使用Panda-Gym的机器臂模拟进行Deep Q-learning强化学习

强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。

RL代理通常使用马尔可夫决策过程(MDP)进行训练，马尔可夫决策过程是为顺序决策问题建模的数学框架。MDP由四个部分组成:

状态:环境的可能状态的集合。

动作:代理可以采取的一组动作。

转换函数:在给定当前状态和动作的情况下，预测转换到新状态的概率的函数。

奖励函数:为每次转换分配奖励给代理的函数。

代理的目标是学习策略函数，将状态映射到动作。通过策略函数来最大化代理随着时间的预期回报。

Deep Q-learning是一种使用深度神经网络学习策略函数的强化学习算法。深度神经网络将当前状态作为输入，并输出一个值向量，每个值代表一个可能的动作。然后代理采取具有最高值的操作。

Deep Q-learning是一种基于值的强化学习算法，这意味着它学习每个状态-动作对的值。状态-动作对的值是agent在该状态下采取该动作所获得的预期奖励。

 

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