ÎncepețiÎncepe gratuit

Configurarea mediului și a rețelei neuronale

Vei începe prin a configura mediul pe care îl vei folosi pe parcursul cursului: mediul Lunar Lander, în care un agent controlează propulsoarele unui vehicul care încearcă să aterizeze pe Lună.

torch, torch.nn, torch.optim și gym sunt deja importate în exercițiile tale.

Acest exercițiu face parte din cursul

Deep Reinforcement Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează mediul Lunar Lander în gym (LunarLander-v2).
  • Definește un singur strat de transformare liniară, cu dimensiunea de intrare dim_inputs și dimensiunea de ieșire dim_outputs.
  • Instanțiază rețeaua neuronală pentru dimensiunea de intrare 8 și dimensiunea de ieșire 4.
  • Furnizează optimizatorului Adam parametrii rețelei.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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)
Editează și rulează codul