DQN

深度强化学习之：PPO训练红白机1942

本篇是深度强化学习动手系列文章，自MyEncyclopedia公众号文章深度强化学习之：DQN训练超级玛丽闯关发布后收到不少关注和反馈，这一期，让我们实现目前主流深度强化学习算法PPO来打另一个红白机经典游戏
人工智能与算法学习·2023-12-18 12:19

如何选择深度强化学习算法：MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN/等算法

赶时间请直接看加粗的四种算法，它们占据不同的生态位，请根据实际任务需要去选择他们，在强化学习的子领域（多智能体、分层强化学习、逆向强化学习也会以它们为基础开发新的算法）：离散动作空间推荐：DuelingDoubleDQN（D3QN）连续动作空间推荐：擅长调参就用TD3，不擅长调参就用PPO或SAC，如果训练环境Rewardfunction都是初学者写的，那就用PPO没入门深度强化学习的人请按顺序学
汀、人工智能·2023-12-18 12:18

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。（PS：如果仅关注算法实现，可直接阅读第3和4部分内容。）1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进
行至为成·2023-12-18 12:44

pytorch强化学习（1）——DQN&SARSA

实验环境python=3.10torch=2.1.1gym=0.26.2gym[classic_control]matplotlib=3.8.0numpy=1.26.2DQN代码首先是module.py
开longlong了吗？·2023-12-17 21:57

【深度强化学习】DQN, Double DQN, Dueling DQN

DQN更新方程Qθ(st,at)←Qθ(st,at)+α(rt+γmax⁡a′Qθ(st+1,a′)−Qθ(st,at))Q_\theta(s_t,a_t)\leftarrowQ_\theta(s_t,
x66ccff·2023-12-17 09:36

深度Q网络（DQN）：结合深度学习和强化学习。

强化学习概述强化学习是一种机器学习方法，它使得智能体（agent）能够在环境中通过试错来学习如何达成目标。在强化学习中，智能体根据其观察到的环境状态，选择行动，然后接收环境给出的奖励或惩罚。智能体的目标是最大化其长期获得的总奖励。Q学习Q学习是一种无模型的强化学习算法，它不需要环境的先验知识。它的核心是Q函数，也称为动作价值函数，用于估计在给定状态下采取特定动作的期望效用。Q函数：Q函数Q(s,a
小黄人软件·2023-12-15 22:35

强化学习（一）——基本概念及DQN

1基本概念智能体agent，做动作的主体，（大模型中的AIagent）环境environment：与智能体交互的对象状态state；当前所处状态，如围棋棋局动作action：执行的动作，如围棋可落子点奖励reward：执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局，落子每个点的策略回报(累计奖励)re
晚点吧·2023-12-03 06:33

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

NSDT工具推荐：Three.jsAI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎欢迎来到我们的强化学习系列的第三部分。在上两篇博客中，我们介绍了强化学习中的一些基本概念，并研究了多臂bandit问题及其求解方法。这篇博客会有点长，因为我们将首先学习一些新概念，然后应用深度学习来构建深度R
新缸中之脑·2023-12-03 01:34

美团智能搜索推荐模型预估框架的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
智能推荐系统·2023-12-02 19:00

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy
北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路
好程序不脱发·2023-12-01 01:08

经典策略梯度算法

经典策略梯度算法DDPG算法DDPG算法被提出的初衷其实是DQN算法的一个连续动作空间版本扩展。
数分虐我千百遍·2023-12-01 01:37

【强化学习高阶技巧】Experience Replay经验回报

10.经验回放ExperienceReplay(价值学习高级技巧1_3)(Av374239425,P10)_哔哩哔哩_bilibili1.回忆DQN和TD算法已知Q*是最优动作函数，它给动作打分，评价这个动作好不好
庄园特聘拆椅狂魔·2023-11-27 22:36

强化学习中的深度Q网络

深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，用于解决离散状态和离散动作空间的强化学习问题。
温柔的行子·2023-11-27 20:28

【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

相关文章【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa&Qlearing详细讲解【六】-DQN【
汀、人工智能·2023-11-27 13:23

【转载】初探强化学习DQN的Pytorch代码解析

版权声明：本文为CSDN博主「难受啊！马飞…」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33328642/article/details/123788966首先上完整的代码。这个代码是大连理工的一个小姐姐提供的。小姐姐毕竟是小姐姐，心细如丝，把理论讲的很清楚。但是代码我没怎么听懂。小姐姐在B站的视频可以
wwp2016·2023-11-25 19:21

【DQN】基于pytorch的强化学习算法Demo

目录简介代码简介DQN（DeepQ-Network）是一种基于深度神经网络的强化学习算法，于2013年由DeepMind提出。
颢师傅·2023-11-25 19:39

[PyTorch][chapter 64][强化学习-DQN]

前言：DQN就是结合了深度学习和强化学习的一种算法，最初是DeepMind在NIPS2013年提出，它的核心利润包括马尔科夫决策链以及贝尔曼公式。
明朝百晓生·2023-11-25 12:00

[PyTorch][chapter 66][强化学习-值函数近似]

后面DQN也是这种处理思路。目录：1：原理2：梯度更新3：target和预测值4流程一原理强化学习最重要的是得到值函数，或者动作-状态值函数，根据值函数可以得到最优策略。
明朝百晓生·2023-11-25 12:00

DQN算法

DQN算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/mainDQN算法DQN(DeepQ-Network)主要创新点在于将
数分虐我千百遍·2023-11-25 02:18

Dueling Network

DuelingNetworkArchitecturesforDeepReinforcementLearning论文下载地址论文介绍图9.DuelingNetwork模型结果示意图DuelingNetwork与传统DQN
然后就去远行吧·2023-11-22 02:07

论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network

DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs（DRQN,可参见我上一篇笔记）目前网上我搜到的论文笔记参考：论文笔记之：DeepAttentionRecurrentQ-Network创新点：将DQN
uuummmmiiii·2023-11-21 18:03

【强化学习】DQN及其变体网络的原理讲解和代码实现

DQN网络及其变体的实现一、DQN网络原理回顾DQN采用经验回放和固定的Q-targets根据**ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy**执行行为ata_tat将经验以(st,
Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

GAN-DQN

GAN-DQN本期介绍一项来自麦吉尔大学的有趣工作，它拓展了分布强化学习在深度学习框架下的应用，提出了一个十分有趣的深度强化学习框架：GAN+DQN。
GPlearndunk·2023-11-17 05:17

DQN算法

DQN算法DQN（DeepQ-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，被广泛应用于解决各种复杂的决策问题。本文将对DQN算法进行总结，并探讨其在不同领域的应用。
发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

Double DQN算法

DoubleDQN算法问题DQN算法通过贪婪法直接获得目标Q值，贪婪法通过最大化方式使Q值快速向可能的优化目标收敛，但易导致过估计Q值的问题，使模型具有较大的偏差。
发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

【rl-agents代码学习】02——DQN算法

文章目录Highway-envIntersectionrl-agents之DQN*Implementedvariants*:*References*:Queryagentforactionssequence
yuan〇·2023-11-14 22:02

你需要新的好奇心方法克服强化学习中的「拓展症」

这种「胡萝卜加大棒」的方法简单、通用，且能够帮助DeepMind教DQN算法玩经典的Atari游戏和AlphaGoZero下围棋，同样OpenAI也利用RL教它的OpenAI-Five算法打电子游戏Dota
weixin_33939843·2023-11-11 03:31

Vanilla DQN】

ReinforcementLearningwithCode【Code4.VanillaDQN】ThisnoterecordshowtheauthorbegintolearnRL.Boththeoreticalunderstandingandcodepracticearepresented.ManymaterialarereferencedsuchasZhaoShiyu’sMathematicalF
木心·2023-11-10 14:32

结合双向LSTM和注意力机制的DQN-CE算法船舶能量调度

ShipEnergySchedulingwithDQN-CEAlgorithmCombiningBi-directionalLSTMandAttentionMechanism【AppliedEnergy】结合双向LSTM和注意力机制的DQN-CE
智能学习者·2023-11-08 10:00

Double DQN是什么，具体有什么作用，是怎么运行的

DoubleDeepQ-Network（DDQN）是基于DeepQ-Network（DQN）的改进版本，旨在减轻DQN算法中存在的过估计（overestimation）问题。
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

论文笔记：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearchNature2015这是本人论文笔记系列第二篇Nature的文章了，第一篇是DQN。
a1424262219·2023-11-05 20:57

深度学习和强化学习（七）DDPG和基于模型的RL

如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。
循梦渡·2023-11-02 23:51

强化学习 DQN 速成

强化学习DQN速成这是对《深度强化学习》王树森张志华中DQN部分的缩写以及部分内容的个人解读书中的DQN是一个相对终极版本的存在，相信体量会比网络上其他资料要大很多基本概念我们通过贪吃蛇来引入几个基本概念符号中文说明
Jarden_·2023-11-01 05:21

1. 强化学习篇: Dyna-Q

像之前我们讨论的大量强化学习方法（DQN,DoubleDQN,PriorizedDQN,PolicyGradient,PPO等等）都是基于model-free的，这也是RL学习的主要优势之一，因为大部分情况下
DeepBrainWH·2023-11-01 03:24

用DQN强化学习算法玩“合成大西瓜”！

用DQN强化学习算法玩“合成大西瓜”！
BIT可达鸭·2023-10-31 14:13

DQN 强化学习

是什么强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。模块导入importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimport
努力学习，努力爱你！·2023-10-31 14:13

DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)

模块导入和参数设置这次除了Torch自家模块,我们还要导入Gym环境库模块.importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym#超参数BATCH_SIZE=32LR=0.01#learningrateEPSILON=0.9#
Sonhhxg_柒·2023-10-31 14:41

基于DQN强化学习的高速路决策控制

基于DQN强化学习的高速路决策控制依赖包gym==0.21.0stable-baselines3==1.6.2highway-env==1.5环境测试highway-env环境介绍：highway-envimportgymimporthighway_env
Colin_Fang·2023-10-31 14:08

DQN强化学习

算是自己写的第一个强化学习环境，目前还有很多纰漏，逐步改进ing。希望能在两周内施工完成。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportrandomfromcollectionsimportdequeimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromtqdmimp
来旺·2023-10-31 14:06

强化学习--Prioritised Replay DQN

系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)PrioritisedReplayDQN总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达
百度pkq·2023-10-31 03:14

强化学习------DDQN算法

前言DQN算法DQN算法有一个显著的问题，就是DQN估计的Q值往往会偏大。
韭菜盖饭·2023-10-31 03:11

【强化学习】10 —— DQN算法

文章目录深度强化学习价值和策略近似RL与DL结合产生的问题深度强化学习的分类Q-learning回顾深度Q网络（DQN）经验回放优先经验回放目标网络算法流程代码实践CartPole环境代码结果参考深度强化学习价值和策略近似我们可以利用深度神经网络建立这些近似函数深度强化学习使强化学习算法能够以端到端的方式解决复杂问题
yuan〇·2023-10-29 08:56

从零开始的强化学习笔记1（结合书本与网上的多篇资料总结）

由于没学习过DDPG，于是我打开了DDPG教程：一文带你理清DDPG算法（附代码及代码解释）-知乎(zhihu.com)发现作者建议我先去了解DQN算法，于是我打开一篇DQN教程：三维可视化助你直观理解
CGEFAstro·2023-10-25 04:01

Q-Learning 、Sarsa与 DQN算法

Q-Learning、Sarsa与DQN算法Q-Learning算法Sarsa算法DQN算法Q-Learning算法一、算法思想：QLearning是强化学习算法中value-based的算法，Q即为Q
何处微尘·2023-10-24 20:35

深度强化学习 第 5 章 SARSA 算法

上一章介绍了Q学习的表格形式和神经网络形式（即DQN）。TD算法是一大类算法的总称。
Chen_Chance·2023-10-21 16:42

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

本次要总结分享的是DeepMind出品的强化学习经典DQN原始论文，论文链接DQNPaper，DeepMind使用该DQN方法，在某些电玩游戏上，机器表现超越人类。
村头陶员外·2023-10-21 16:07

深度强化学习 第 4 章 DQN 与 Q 学习

4.1DQN最优动作价值函数的用途假如我们知道Q⋆Q_⋆Q⋆，我们就能用它做控制。我们希望知道Q⋆Q_⋆Q⋆，因为它就像是先知一般，可以预见未来，在t时刻就预见t到n时刻之间的累计奖励的期望。
Chen_Chance·2023-10-20 22:52

智能搜索模型预估框架Augur的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
尼小摩·2023-10-20 21:12

强化学习案例复现（2）--- MountainCar基于DQN

1.搭建环境importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=env.reset()done=Falserewards=0whilenotdone:action=env.action_space.sample()obs,reward,done,action,i
笑傲江湖2023·2023-10-18 08:42
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他