Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

ECE 472 Robotic and Computer Vision

Project 2: Deep Reinforcement Learning

1. Write a Jupyter notebook in Google Co-lab to implement the Pytorch tutorial cart-pole:

(https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement q learning.html ). For each key line of code, please give a brief description of the RL algorithm

that is implemented (e.g. 2-3 sentences).

2.  Give an overview of the DQN algorithm in written forms (1-3 paragraphs). Include deinitions of key terms and how they relate to the cart-pole prob- lem ( state, action, environment, reward. )

3.  Choose performance metrics for your implementation and plot these as a function of the amount of training for your agent.  Compare these plots for a random agent,  and an agent trained for a small amount of time and a large amount of time.  (Choose training times to show signiicant diferences in the plots).

4.  Explore open-AI gym to ind three other problems that can be solved with RL. Compose a list of three other environments. Describe the state, action, environment and reward for each of these three environments.

Note:  Displaying  the  cart-pole  is  somewhat  tricky  in  google  colab.    There is  a  tutorial here  that  explains how it can  be  done:

https://www.anyscale.com/blog/an-introduction-to-reinforcement-learning- with-openai-gym-rllib-and-google