환경 및 신경망 설정
이번 강의 전반에서 사용할 환경을 먼저 설정해 볼게요. Lunar Lander 환경에서는 에이전트가 달 착륙을 시도하는 비행체의 추진기를 제어합니다.
torch, torch.nn, torch.optim, gym은 이미 이 연습 문제에 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 Deep Reinforcement Learning
연습 안내
gym에서 Lunar Lander 환경(LunarLander-v2)을 초기화하세요.- 입력 차원
dim_inputs, 출력 차원dim_outputs를 갖는 단일 선형 변환 레이어를 정의하세요. - 입력 차원
8, 출력 차원4에 맞춰 Neural Network를 인스턴스화하세요. - Adam 옵티마이저에 파라미터를 제공하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initiate the Lunar Lander environment
env = gym.____
class Network(nn.Module):
def __init__(self, dim_inputs, dim_outputs):
super(Network, self).__init__()
# Define a linear transformation layer
self.linear = ____
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# Instantiate the network
network = ____
# Initialize the optimizer
optimizer = optim.Adam(____, lr=0.0001)
print("Network initialized as:\n", network)