У меня есть куча вопросов, которые я хочу задать относительно использования этой библиотеки ('keras-rl') при ее использовании вне среды "Gym". Я понимаю, что пользователей этой библиотеки очень мало, поэтому я могу принять лучшую альтернативную библиотеку.
Я пытаюсь реализовать DQN с этой игрой T-Rex на Chrome (chrome: // Дино). Я использовал эту библиотеку для создания агента, когда у меня возникли некоторые проблемы: -
В моем агенте DQN код примерно такой:
Кстати, я использую Tensorflow + keras
dqn = DQNAgent(model = model, nb_actions = num_actions,
memory = memory, nb_steps_warmup = 10,target_model_update = 1e-2, policy = strategy)
- Итак, поскольку я хочу определить свои собственные действия (т. Е. Какие элементы управления имеет агент) Как их определить?
- В простой среде, в которой только 2 действия и мало опыта какой рекомендуемый объем памяти?
- Во всем этом сценарии как изменить систему вознаграждений? Предположим, я хочу дать агенту вознаграждение за то, что установлено по умолчанию. Как мне это сделать?
Есть ли способ настроить код для изменения моих требований? Или есть какая-нибудь другая простая в использовании библиотека для создания агента DQN с минимальными настройками?