wjllance/PongPG-CNN

Using policy gradient to play atari game pong(deterministic-v4) on gym

PongPG-CNN

Using policy gradient to play atari game pong(deterministic-v4) on gym

Based on

• Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels Karpathy' Blog（1）
• gameofdimension/policy-gradient-pong（2）

Environment

• tensorflow-cpu 1.8.0
• PongDeterministic-v4

Dependencies & Usage

• refer to (2)  

主要改动

1. 预处理：

80x80 -> 40x80，取出图像中间160x160并采样为40x80（这样采样后球刚好还占有1x1的像素，如果采成40x40，在某些帧中球就消失了）

2. 网络输入：

(cur_x-prev_x) -> [prev_x, cur_x], 前后帧差分改为前后帧一起输入（没有做实验比较差别。。）

3. 网络结构：

• 改动前： 200个隐单元的全连接层加输出层
• 改动后：
  • 输入： 40x80x2,
  • 第一层：5x2, 4 channel,
  • 第二层：3x1, 8 channel,
  • 第三层：100, 全连接，
  • 输出层：1,  动作概率，这里是向上的概率（这里只考虑两个动作）

4.batch：

• 完成一场完整比赛（21分），为一个episode，
• （2）中每n=10个episode训练一次，一个episode大约有300~1000帧数据
• 本方法中每次获得reward（+1/-1）作为一个step，每个step只取结束前60帧，每40step训练一次，一次训练的输入最大2400帧（还可自行调整）

训练结果 

• 网络规模较小，直接在CPU训练，大约14小时reward可以到0左右【（2）在pong-v0上训练50小时到达0附近】
• 持续训练约24小时左右可以达到+9左右reward， 据不完全统计此时对战Pong-v0还是有不小的胜率