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基于DeepSeek框架的强化学习实践：深度Q网络与DQN智能体在CartPole环境的应用 PDF 下载
相关截图：
 主要内容：
DeepSeek 是一个用于强化学习的框架，结合了深度学习
和搜索算法，旨在提升智能体在复杂环境中的决策能力。
尽管“DeepSeek”并非广泛认可的开源框架，但我们可以
构建一个简化的示例，展示如何使用深度神经网络和强化
学习算法训练一个智能体在经典环境中进行决策。 首先，
确保安装必要的库：
pip install tensorflow gym
下面是一个使用深度神经网络和 Q 学习算法训练智能体
在 CartPole 环境中的示例代码：
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 定义 Q 网络
def build_q_network(state_shape, action_shape):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(128, input_shape=state_shape, activa
tion='relu'),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(action_shape, activation='linear')
])return model
# 定义 DQN 智能体
class DQNAgent:
def __init__(self, state_shape, action_shape):
self.q_network = build_q_network(state_shape, act
ion_shape)
self.target_network = build_q_network(state_shape,
action_shape)
self.target_network.set_weights(self.q_network.ge
t_weights())
self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learnin
g_rate=0.001)
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