DQN

深度强化学习——概念及算法总结

深度强化学习深度强化学习相关大佬帖子总结学习，附原链接深度强化学习——从DQN到DDPG深度强化学习——从DQN到DDPG强化学习智能体在完成某项任务时，如上图所示，首先通过动作A与周围环境进行交互，在动作
异次元的鱼·2023-09-27 06:42

论文精读（2）—基于稀疏奖励强化学习的机械臂运动规划算法设计与实现(内含实现机器人控制的方法)

目录1.作者提出的问题及解决方向2.延深-用如何用强化学习对机器人进行控制2.1思路2.2DQN和DDPG在机器人控制中的应用3.解决方案3.1思路3.2实验3.3创新点4.展望1.作者提出的问题及解决方向目的
笑傲江湖2023·2023-09-25 11:46

Win10环境下使用WSL安装OpenAI/gym +TensorFlow用强化学习DQN打砖块(Breakout Game)

实现目标我们的目标是在Windows10系统上具体实现DeepMind论文中强化学习算法Q-learningNetwork(DQN)的训练过程。
小鹅鹅·2023-09-24 10:53

五十一.DQN原理和实战

值函数近似法经典强化学习方法的共同点是它们的求解过程都要维持一个值函数表格，策略函数也可以通过一个表格来表示，所以也称这些方法为表格法。表格法要求状态空间和动作空间都是离散的，这类强化学习任务只占所有强化学习任务的很小一部分，大部分强化学习任务具有多维连续状态和动作空间，用经典强化学习方法很难求解。其次，表格的表征容量也是有限的，即使强化学习任务的状态和动作空间离散，如果状态-动作空间极大，则表格
stackooooover·2023-09-22 08:41

五十二.PPO算法原理和实战

基于值函数近似的方法：DQN及其改进方法。两类方法都基本遵循了“策略评估-策略改进”交替循环的算法框架。
stackooooover·2023-09-22 08:03

【shusen wang】【笔记】深度强化学习(2/5)：价值学习

2，DQN(DeepQ-Network)输入状态利用Q*来输出最佳动作。Q*从何而来？这里用神经网络学习近似得到一个Q*。
Dxton·2023-09-14 08:29

深度强化学习（2）：价值学习DQN篇

王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记二、价值学习（Value-BasedReinforcementLearning）DeepQ-Network(DQN)DQN用神经网络近似Q∗Q^*Q∗函数。
Sudaa__·2023-09-14 08:56

pytorch-GPU检测代码

pytorch模型搭建DQN使用GPU测试GPUimporttorchflag=torch.cuda.is_available()print(flag)ngpu=1#Decidewhichdevicewewanttorunondevice
为饭带盐·2023-09-12 20:23

DQN,DDPG,SAC,PPO算法在turtlebot3上的仿真实验

booksROS一条龙学习：https://github.com/Githubcxy666/ROSBOT我的代码地址：https://github.com/Crawford-fang/turtlebot3_DQN
为饭带盐·2023-09-12 20:23

DQN模型

1.DQN模型References[1]强化学习第五节（DQN）【个人知识分享】_哔哩哔哩_bilibili
Tancenter·2023-09-11 13:48

DQN算法概述及基于Pytorch的DQN迷宫实战代码

一.DQN算法概述1.1算法定义Q-Learing是在一个表格中存储动作对应的奖励值，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。
毒爪的小新·2023-09-10 03:20

DDPG算法

DDPG算法全称DeepDeterministicPolicyGradient，是对DPG、DQN的继承、发展和改进对DQN算法：使其能够适用于连续动作空间对DPG算法：使用神经网络来拟合函数算法介绍核心
红烧code·2023-09-06 20:10

深度强化学习算法的参数更新时机

算法参数更新时机架构DQN先收集一定经验，然后每步更新OffPolicyValue-BasedDDPG先收集一定经验，然后每步更新OffPolicyActor-CriticTD3先收集一定经验，然后每步更新
红烧code·2023-09-06 20:09

强化学习 —— DQN 代码遇到的问题总结

Nomodulenamed‘torch‘在把DQN代码复制到PyCharm，点击“运行”后，出现了该报错。是因为当前环境中缺少pytorch。
2850g·2023-09-01 13:49

强化学习：实现了基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)

多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）主流多智能算法教学（gym环境为主）主流算法：DDPG、DQN
汀、人工智能·2023-08-31 09:06

深度 Q 网络 （DQN） 算法

马库斯·布赫霍尔茨一.引言深度强化学习的起源是纯粹的强化学习，其中问题通常被框定为马尔可夫决策过程（MDP）。MDP由一组状态S和操作A组成。状态之间的转换使用转移概率P、奖励R和贴现因子gamma执行。概率转换P（系统动力学）反映了从一个状态到另一个状态的不同转换和奖励发生的次数，其中顺序状态和奖励仅取决于在前一个时间步采取的状态和操作。强化学习定义了代理执行某些操作（根据策略）以最大化奖励的环
无水先生·2023-08-29 17:20

深度Q学习的收敛性分析：通过渐近分析方法

通过渐近分析方法1.概述1.1.理论的相关研究1.2.主要贡献1.2.1.目标网络1.2.2.经验回放2.神经网络2.1.前馈网络2.2.激活函数σ2.3.深度Q网络3.深度Q学习：算法和假设4.收敛性分析4.1.DQN
Yingjun Mo·2023-08-27 15:09

强化学习系列--深度Q网络（DQN算法）

强化学习系列--深度Q网络（DQN算法）介绍示例代码（pytorch实现）示例代码（keras实现）介绍深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种强化学习算法，通过结合深度神经网络和Q-learning
lqjun0827·2023-08-26 16:14

DDPG算法

它是Actor-Critic和DQN算法的结合体。DDPG的全称是DeepDeterministicPolicyGradient。
58506fd3fbed·2023-08-24 03:47

AI

High-qualitysinglefileimplementationofDeepReinforcementLearningalgorithmswithresearch-friendlyfeatures(PPO,DQN
m0_59519985·2023-08-20 15:38

强化学习DQN算法和代码

梯度在训练时，目标网络’(+1,)和预测网络(,)来自同一网络，但是’(+1,)网络的更新频率会滞后(,)grad=▽Q=▽θ(r(st,at)+γmaxat+1Qθˉ∗(st+1,at+1)−Qθ∗(st,at))grad=\bigtriangledownQ=\bigtriangledown_{\theta}(r(s_{t},a_{t})+\gamma\underset{a_{t+1}}{max
码狂☆·2023-08-18 05:05

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、rainbow

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、doubleDQN、经验回放、rainbow、分布式DQN1.核心词汇深度Q网络（deepQ-network，DQN）：基于深度学习的
·2023-08-17 11:12

DQN玩Atari游戏安装atari环境bug指南

DQN玩Atari游戏安装atari环境bug指南好程序不脱发2021-05-2910:52:42720已收藏4分类专栏：强化学习深度学习文章标签：强化学习版权强化学习同时被2个专栏收录8篇文章0订阅订阅专栏深度学习
宇zzZ·2023-08-16 11:58

组会汇报(本科)-在复杂楼层背景下，一种基于深度强化学习的目的楼层预约调度算法的多智能体电梯群控系统的研究

概念引入神经网络马尔可夫算法动态规划强化学习模拟退火蒙特卡罗树搜索与神经网络深度强化学习(DQN)电梯调度本身要面临的环境本次环境的两个设计理念以下参数问题对应的解决方案我
丰。。·2023-08-16 04:06

Local Map-Based DQN Navigation and a Transferability Metric Using Scene Similarity 论文阅读

论文信息题目：LocalMap-BasedDQNNavigationandaTransferabilityMetricUsingSceneSimilarity作者：ShiweiLianandFeitianZhang来源：arXiv时间：2023Abstract在没有全球地图的未知环境中进行自主导航是移动机器人面临的长期挑战。虽然深度强化学习（DRL）因其泛化能力而引起了人们对解决此类自主导航问题的
玛卡巴卡_qin·2023-08-14 20:48

【王树森】深度强化学习(DRL)课程笔记：P2 价值学习

Value-BasedRL试图找出能预测最优action的Q*函数DeepQNetwork(DQN)TemporalDifference(TD)LearningExample如果在只到半路DC能不能更新模型
玛卡巴卡_qin·2023-08-13 05:18

三人决斗_使用深度q决斗学习为厄运建立进攻性AI代理

三人决斗介绍(Introduction)Overthelastfewarticles,we’vediscussedandimplementedDeepQ-learning(DQN)andDoubleDeepQLearning
weixin_26711425·2023-08-13 01:42

强化学习(3)：DQN及其变式

本章内容主要参考了UCBerkeleyDeepRLBootcamp的内容，由作者按照自己的理解整理而成本讲讨论著名的DQN算法（DeepQ-NetworksAlgorithm）一、对Q-Learning
免点口几·2023-08-13 01:42

【强化学习】值函数算法DQNs详解【Vanilla DQN & Double DQN & Dueling DQN】

DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】文章目录DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】1.DQN及其变种介绍1.1VanillaDQN1.2DoubleDQN1.3DuelingDQN2
木心·2023-08-13 01:11

DQN教程-CartPole

这个教程展示了如何在gym库里的cartpole环境中用pytorch去训练一个DQN代理。任务这个代理有两个动作，将小车左移或者右移动，以便让这个附着的杆保持直立。
木头人puppet·2023-08-12 14:56

Double DQN缓解动作价值的高估问题

1、算法：SelectionusingDQN：a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w).a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},a;\mathbf{w}).a⋆=aargmaxQ(st+1,a;w).Evaluationusingtargetnetwork:yt=rt+γ⋅Q(st+1,a⋆;w−).y_{t}=r_{t}+\gamma\cd
KPer_Yang·2023-08-08 03:59

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

经验回放：ExperienceReplay（训练DQN的一种策略）优点：可以重复利用离线经验数据；连续的经验具有相关性，经验回放可以在离线经验BUFFER随机抽样，减少相关性；超参数：ReplayBuffer
KPer_Yang·2023-08-08 03:58

Target Network缓解DQN的动作价值的高估问题

1、高估问题产生的原因原因1：由于噪声的存在，影响max(Q)max(Q)max(Q)的估计最大值比真实的最大值更大，最小值比真实最小值更小；原因2：Bootstrapping，DQN近似动作价值QQQ
KPer_Yang·2023-08-08 03:58

对比TargetNetwork 和 Double DQN

1、DoubleDQN算法：SelectionusingDQN：a⋆=argmax⁡aQ(st+1,a;w).a^{\star}=\operatorname*{argmax}_{a}Q(s_{t+1},a;\mathbf{w}).\\a⋆=aargmaxQ(st+1,a;w).Evaluationusingtargetnetwork:yt=rt+γ⋅Q(st+1,a⋆;w−).y_{t}=r_{t
KPer_Yang·2023-08-08 02:27

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

本文是第一部分，将从基础理论讲解到DQN的各种变体。
CristianoC·2023-08-06 18:20

强化学习主要算法原理及代码示例

DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个
打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

大家好，目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。
Python数据开发·2023-08-05 19:41

【学习强化学习】六、DQN算法原理及实现

文章目录参考资料前言1.StateValueFunction1.1StateValueFunctionEstimation1.1Monte-Carlo(MC)-based1.2TD-based1.3MC跟TD有什么样的差别1.3.1方差1.3.2评估结果不同2.State-actionValueFunction(Q-function)2.1Q函数作用机理分析2.2通过Q函数找最优策略2.2.1为什
CHH3213·2023-08-04 14:23

[强化学习实战]深度Q学习-DQN算法原理

深度Q学习深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网络q(s,a;w),s∈S,a∈Aq(s,a;w),s∈\mathcal{S},a∈\mathcal{A}q(s,a;w),s∈S,a∈A来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法
如果我变成回忆l·2023-08-04 14:52

【强化学习】DQN（Deep Q network）原理及实现

一、原理DQN为融合了神经网络和Q-learning的方法。面对复杂问题，state数量巨多，传统的表格学习已经不能满足此种情况。神经网络的的工作模式为通过对输入进行处理学习得到结果的过程。
cc街道办事处·2023-08-04 14:50

强化学习分享（一） DQN算法原理及实现

摘要：主要讲解DQN算法的原理，伪代码解读，基于pytorch版本的DQN小游戏编程，同时对该代码进行详细标注，以及奉上原码。
YWXonline·2023-08-04 14:46

强化学习(DQN）教程

强化学习(DQN）教程本教程介绍了如何使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v0任务上训练深度Q-learning(DQN)智能体。
yanglamei1962·2023-08-04 08:15

强化学习笔记

强化学习笔记1.环境配置2.CartPole游戏参考工作需要，可能要自己了解一些DQN方面的知识，所以记录一下自己的学习笔记吧。
我是小z呀·2023-08-02 00:45

强化学习（PPO,DQN,A3C）

目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN（回归问题）4.1公式4.2Q表参考文献
笑傲江湖2023·2023-07-31 10:51

RL 实践（4）—— 二维滚球环境【DQN & Double DQN & Dueling DQN】

本文介绍如何用DQN及它的两个改进DoubleDQN&DuelingDQN解二维滚球问题，这个环境可以看做gymMaze2d的简单版本参考：《动手学强化学习》完整代码下载：5_[GymCustom]RollingBall
云端FFF·2023-07-29 03:57

基于深度强化学习的DQN模型实现自动玩俄罗斯方块游戏（附详细代码讲解）

一、DQN（DeepQ-Network）方法概述DQN（DeepQ-Network）是一种强化学习方法，通过结合Q-learning算法和深度神经网络来解决强化学习问题。
就是求关注·2023-07-28 19:54

白话DQN(DeepQ-Learning)强化学习算法（五子棋九宫格对弈实例）

介绍本文公开一个基于dqn的九宫格游戏和五子棋游戏自动下棋算法源码，并对思路进行讲解。
zhigongjz·2023-07-27 21:53

强化学习快速复习笔记--待更新

目录蒙特卡洛方法动态规划算法策略迭代时序差分方法Sarsa算法Q-learning算法如何区分在线学习和离线学习DQN深度强化Q学习概念介绍代码解析DQN改进算法DoubleDQN网络蒙特卡洛方法求解价值函数和状态价值函数
Thebluewinds·2023-07-27 09:47

基于值的深度强化学习算法

目录DQN2013——PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningDQN2015——Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearningDoubleDQN
然后就去远行吧·2023-07-27 04:32

强化学习策略梯度方法笔记

与传统的值函数方法（例如Q-learning和DQN）不同，策略梯度方法直接优化策略函数，而不是优化值函数。这使得它们能够更好地处理连续动作空间和大型动作空间的问题。
Aresiii·2023-07-26 16:43
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他