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Pendulum-v03

Tensorflow2로 만든 SAC 코드: Pendulum-v0 OpenAI Gym에서 제공하는 Pendulum-v0 환경을 대상으로 1개의 Q 신경망과 타깃 Q 신경망을 사용한 SAC 알고리즘을 Tensorflow2 코드로 구현하였다. 학습결과는 다음과 같다. 200회의 에피소드만에 학습이 완료됐다. 다음은 학습이 끝난 후 진자(pendulum)의 움직임이다. SAC 코드는 액터-크리틱 신경망을 구현하고 학습시키기 위한 sac_learn.py, 이를 실행시키기 위한 sac_main.py, 학습을 마친 신경망 파라미터를 읽어와 에이전트를 구동하기 위한 sac_load_play.py, 그리고 리플레이 버퍼를 구현한 replaybuffer.py로 구성되어 있다. 전체 코드 구조는 다음과 같다. 다음은 Tensorflow2 코드다. sac_learn.py # SAC lea.. 2021. 6. 1.
Tensorflow2로 만든 DDPG 코드: Pendulum-v0 OpenAI Gym에서 제공하는 Pendulum-v0 환경을 대상으로 DDPG 알고리즘을 Tensorflow2 코드로 구현하였다. 학습결과는 다음과 같다. DDPG는 오프-폴리시 방법으로서 온-폴리시인 A2C에 비해서 데이터 효율이 월등히 좋은 것을 알 수 있다. 200회의 에피소드만에 학습이 완료됐다. 다음은 학습이 끝난 후 진자(pendulum)의 움직임이다. DDPG 코드는 액터-크리틱 신경망을 구현하고 학습시키기 위한 ddpg_learn.py, 이를 실행시키기 위한 ddpg_main.py, 학습을 마친 신경망 파라미터를 읽어와 에이전트를 구동하기 위한 ddpg_load_play.py, 그리고 리플레이 버퍼를 구현한 replaybuffer.py로 구성되어 있다. 전체 코드 구조는 다음과 같다. 다음.. 2021. 5. 14.
Tensorflow2로 만든 A2C 코드: Pendulum-v0 OpenAI Gym에서 제공하는 Pendulum-v0 환경을 대상으로 A2C 알고리즘을 Tensorflow2 코드로 구현하였다. 학습결과는 다음과 같다. A2C 코드는 액터-크리틱 신경망을 구현하고 학습시키기 위한 a2c_learn.py, 이를 실행시키기 위한 a2c_main.py, 그리고 학습을 마친 신경망 파라미터를 읽어와 에이전트를 구동하기 위한 a2c_load_play.py로 구성되어 있다. 전체 코드 구조는 다음과 같다. 다음은 Tensorflow2 코드다. a2c_learn.py # A2C learn (tf2 subclaasing API version) # coded by St.Watermelon import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models i.. 2021. 4. 20.