การตั้งค่า Environment และโครงข่ายประสาทเทียม
เริ่มต้นด้วยการตั้งค่า environment ที่จะใช้ตลอดทั้งคอร์ส นั่นคือ Lunar Lander environment ซึ่ง agent จะควบคุมตัวขับดันของยานพาหนะที่พยายามลงจอดบนดวงจันทร์
torch, torch.nn, torch.optim และ gym ถูก import ไว้ในแบบฝึกหัดแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Deep Reinforcement Learning ด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- กำหนดค่าเริ่มต้นให้กับ Lunar Lander environment ใน
gym(LunarLander-v2) - กำหนด layer การแปลงเชิงเส้นเพียง layer เดียว โดยมีมิติอินพุตเป็น
dim_inputsและมิติเอาต์พุตเป็นdim_outputs - สร้างอินสแตนซ์ของโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับมิติอินพุต
8และมิติเอาต์พุต4 - ส่ง parameters ให้กับ Adam optimizer
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)