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【原创】使用DQN 3.0深度强化学习框架玩雅达利游戏

机器人之家       2017-10-25

DQN 3.0是Google的DeepMind团队开源的基于Lua的深度强化学习框架。DQN代码量在2千行以下,比较简单,相比其他业界实际使用的框架,可读性更好,有助于入门深度强化学习框架的实现。同时,DQN 3.0也是DeepMind的发表在Nature上的论文Human-level control through deep reinforcement learning的配套框架。


dqn


Ubuntu 14.04 with nVidia GTX 970

安装步骤


运行DQN需要使用支持NVIDIA® CUDA® 5.5以上版本的显卡,并安装相应CUDA工具集。否则在CPU上跑实在太慢了。


同时,DQN还需要以下依赖:


LuaJIT and Torch 7.0

nngraph

Xitari

AleWrap

DQN自带脚本,可自动安装依赖:


git clone https://github.com/deepmind/dqn.git

./install_dependencies.sh

训练DQN


将Xitari的ROM拷贝到roms子目录:


./run_gpu <game name>

如果机器有多张显卡,可以通过环境变量GPU_ID指定显卡,否则默认使用GPU_ID为0的显卡:


GPU_ID=2 ./run_gpu <game name>

类似项目


除了DQN,Facebook开发的ELF框架同样支持雅达利游戏。


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