DQN 第6页

matlab在振动信号处理中的应用_深度学习在物理层信号处理中的应用研究

本文主要介绍基于深度学习的物理层应用，并提出一种基于深度Q网络(DQN)的MIMO系统位置信息验证方案，接收者在多变未知的信道环境下

weixin_39612849·2023-02-01 07:54

强化学习作业

utils_model.py中神经网络的结构，以下是更改后代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDueling_DQN

huihui5711·2023-02-01 07:54

【从RL到DRL】深度强化学习基础（三）——蒙特卡洛算法、TD算法改进：经验回放与高估问题的优化——Target网络与Double DQN，DQN结构改进——Dueling网络

目录蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithms）例子：近似计算π例子二：蒙特卡洛方法在定积分中的应用：应用：蒙特卡洛近似期望（Expectation）ExperienceReplay经验回放DQN

Vulcan_Q·2023-02-01 07:52

两种深度强化学习算法在网络调度上的应用与优化（DQN A3C）

首先给出论文地址和代码，ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks从题目可以得知，这是一篇有关强化学习的论文，具体的工作是用A3C算法来优化10个sensor的AOI以及保证URLLC，所谓URLLC，即给每一个sensor都设

DongXun_Lord·2023-02-01 07:49

【深度强化学习】深度Q网络DQN

DQN的算法流程：Q-leaning和DQN的区别与Q-Learning相比，DQN主要改进在以下三个方面：（1）DQN利用深度卷积网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)

菜鸟果果·2023-02-01 00:19

【强化学习】Deep Q Network深度Q网络（DQN）

1DQN简介1.1强化学习与神经网络该强化学习方法是这么一种融合了神经网络和Q-Learning的方法，名字叫做DeepQNetwork。

谁最温柔最有派·2023-02-01 00:48

深度Q学习神经网络（DQN）

DeepMind技术的研究人员开发了一种称为DeepQ学习网络(DQN)的方法，该方法受益于深度学习在学习最优策略的抽象表示方面的优势，即以最大化累积奖励总和的期望值的方式选择行动。

地瓜稀饭不加糖·2023-02-01 00:17

（六）深度Q网络

前言：深度Q网络，又叫DQN 传统的强化学习中存储状态价值或者Q函数都是使用的表格(比如之前的Q表格)，学名叫查找表(lookuptable)。这个有什么问题吗？

DWQY·2023-02-01 00:46

动手学强化学习第八章（DQN改进算法）

文章目录第八章：DQN改进算法1.理论部分1.1DoubleDQN1.2DuelingDQN2.实践部分第八章：DQN改进算法文章转载自《动手学强化学习》https://hrl.boyuai.com/chapter

小帅吖·2023-01-31 13:17

使用CARLA模拟器实现DQN自动驾驶（三）导航系统

CARLA中有一系列封装好的自动驾驶导航函数库，全部在server的PythonAPI/carla/agents/navigation包中。使用时，可将agents包复制在python文件的同一目录内，方便导入。navigation包中的文件分为两类：planningandcontrol和agentbehaviors。从字面意义上看，第一类是路线规划和控制，第二类是自动驾驶agent行为偏好设置。

Veronica1312·2023-01-29 12:34

用Tensorflow Agents实现强化学习DQN

在我之前的博客中强化学习笔记(4)-深度Q学习_gzroy的博客-CSDN博客，实现了用Tensorflowkeras搭建DQN模型，解决小车上山问题。

gzroy·2023-01-29 11:24

flappy_bird_DQN_MQBench

本项目首先，基于pytorch使用强化学习中DQN算法来训练不死鸟，并且调用MQBench量化库加速训练，量化网络模型。最终使得鸟可以永远不死的，毫无止境的不断向前通过无数的管道。

RANKING666·2023-01-28 12:40

DQN-FlappyBird学习之main.py解析之argparse函数 shell传参

野生蘑菇菌·2023-01-28 12:40

Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析

目录1案例介绍2构造深度Q网络3经验回放与目标网络4训练流程5实验分析1案例介绍FlappyBird是一款由来自越南的独立游戏开发者DongNguyen所开发的作品，于2013年5月24日上线。在FlappyBird中，玩家只需要用一根手指来操控：点击一次屏幕，小鸟就会往上飞一次，不断地点击就会使小鸟不断往高处飞。放松手指，小鸟则会快速下降。所以玩家要控制小鸟一直向前飞行，然后注意躲避途中高低不平

Mr.Winter`·2023-01-28 12:09

DQN三大改进(二)-Prioritised replay

1、背景这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com/p/10930c371cac。

weixin_34074740·2023-01-28 11:27

强化学习入坑之路04

1.Q-learning（DQN）StateValueFunction首先我们要介绍的就是Q-learning的方法，Q-learning是一种value-based的方法，在这一类的方法中我们不需要进行策略的学习

尼尔-冯-哈尔滨·2023-01-27 09:42

【RL 第4章】Deep Q-Learning（DQN）

#本来是不想写这章的，因为Willing不确定这章对于我们项目是否会有帮助(￣△￣；)，或者Willing凭直觉来看这章的帮助将会很小，但还是写了一写，这章目测要用到OpenAi的Gym库，这个因为Willing的Python版本问题，暂时没跑出来结果（后文会讲），但还是把代码给大家放上去。总的来说，还是感觉写一写能好些，之前参与过CNN的项目，这个也算是Willing遇见的第二种神经网络了(・-

NPU_Willing·2023-01-23 15:13

7个流行的强化学习算法及代码实现

目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

·2023-01-23 11:38

tensorboard显示问题的解决No dashboards are active for the current data set和TensorFlow installation not foun

一、问题Nodashboardsareactiveforthecurrentdataset.之前是：tensorboard--logdir=dqn显示Nodashboardsareactiveforthecurrentdataset

AndrewGSD·2023-01-18 01:40

什么是DQN（价值学习）？

DQN用一个神经网络近似Q

烟、绕指凉~·2023-01-17 00:15

AC框架与DQN在《只狼》以及《黑暗之魂》中的应用

前言：1.这篇文章是对本人该学期强化学习课程作业的整合与概括，仅作为强化学习的入手练习，因此难免会有诸多的疏漏，还请包涵。2.信息获取的部分主要参照了B站up蓝魔digital的强化学习&机器学习打只狼教程【B站链接】，这位大佬所使用的方法简单易用，并且可以拓展运用在除了只狼以外的任意一款游戏中，感兴趣的大佬们也可以自己试一试，可以肯定的说，运用与尝试的过程极其有趣。3.之所以选用《只狼》与《黑魂

依旧范德彪·2023-01-15 15:02

【Pytorch教程】：GPU 加速运算

区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN

_APTX4869·2023-01-15 13:26

【RL】--DQN、Double DQN、DQN-Prioritized Experience Replay、Dueling DQN

DQN介绍DQN算法是在Q-learning基础上的改进，在Q-learning中必须存在一张Q表。当时当环境变得极其复杂时，Q表的数据量会相当大，更新过程会变得异常复杂。

xgyyxs·2023-01-14 11:59

使用CARLA模拟器实现DQN自动驾驶（一）安装环境

CARLA是一个自动驾驶环境仿真软件（官网），自带pythonAPI，对于Q-learning或DQN来说，能从环境中及时获得反馈非常重要。

Veronica1312·2023-01-14 11:28

代码实现DQN的ε-greedy（Epsilon贪婪策略），取得相反结果

问题现象：DQN训练中，设置ε-greedy策略，取得相反的训练结果（智能体一开始选择最优动作，后期选择较多随机动作，为什么训练效果反而更好，是哪个环节出现问题了）。

weixin_43853194·2023-01-14 11:58

DQN原理及其实现方法

DQN原理及其实现方法声明前期回顾算法引入更新准则DQN算法的实现具体实现代码运行bug及解决知识点拓展文学模块声明通过学习博客快乐的强化学习1——Q_Learning及其实现方法，加之自己的理解写成，

北木.·2023-01-14 11:57

q learning 参数_深度强化学习之深度Q网络DQN详解

引言本文将对深度强化学习中经典算法DQN进行详细介绍，先分别介绍强化学习和Q-学习，然后再引入深度强化学习和DQN。本文所有参考资料及部分插图来源均列在文末，在文中不做额外说明。

weixin_39799561·2023-01-14 11:56

小车立杆之DQN实现详解（PyTorch）

前面的话对于DQN的原理网上很多，故不再赘述，主要针对小车立杆这一场景的DQN实现代码进行详细说明，自我学习。

ngc1277·2023-01-14 11:56

[强化学习总结4] DQN

目录0网络0.1输入输出1损失函数：1.1回顾：最优策略、贝尔曼最优方程1.2label2训练方式3具体流程3.1为什么训练的时候只需要（状态、动作、奖励、下一状态）？3.2探索的时候是epsilon-greedy代码图出处：DoubleDQN原理是什么，怎样实现？（附代码）-知乎0网络0.1输入输出输入是s，输出是每个a的概率。s是连续的，a是离散（可遍历的）的。1损失函数：q-learning

风可。·2023-01-14 11:25

dqn dueling 算法 CartPole-v0 三网络实现

原文链接:dqndueling算法CartPole-v0三网络实现上一篇:python捕获warning下一篇:faststyletransfer快速风格转换tfjsdueling单输出,变为双输出,一个为价值输出,一个为影响因子输出比如在某些状态下,无论采取什么行为都将导致游戏结束lossscore不好的情况lossscoremodel根据输入的状态,返回action的价值importtenso

阿豪boy·2023-01-14 11:55

使用tensorflow快速搭建 DQN环境

使用tensorflow快速搭建DQN环境使用tensorflow快速搭建DQN环境1建立网络基本需要使用的参数网络结构2网络的使用3训练网络总结使用tensorflow快速搭建DQN环境本文章主要是用来快速搭建

剑未佩妥已入江湖·2023-01-14 11:55

Python解包运算操作*和打包运算zip

背景还是我在高DQN算法的时候遇到的，下面代码的第七行。完整代码参考这个博客。

难受啊！马飞...·2023-01-14 11:24

【RL】Tensorflow2实现DQN，CartPole环境

代码参考修改自：PARL实现DQN，CartPole环境内容参考视频：世界冠军带你从零实践强化学习【RL】Tensorflow2实现DQN，CartPole环境代码地址DQN的两大创新点经验回放（ExperienceRepaly

LittleSeedling·2023-01-14 11:54

【强化学习实战-05】Dueling DQN保姆级教程(1)：以Cart Pole为例

【强化学习实战-05】DuelingDQN保姆级教程：以CartPole为例DuelingDQNAdvantagefunction(优势函数)DuelingNetworkDuelingNetwork实战：DuelingNetwork网络结构DoubleDQN及其训练避免进入死循环ϵ\epsilonϵ-greedyExpe

刘兴禄·2023-01-14 11:53

强化学习（实践）：DQN，Double DQN，Dueling DQN，格子环境

1，DQN算法1.1，CarPole环境以车杆（CartPole）环境为例，它的状态值就是连续的，动作值是离散的。

燕双嘤·2023-01-14 11:22

DQN tensorflow2 + OpenAI gym 实战

OpenAIgym手动编环境是一件很耗时间的事情,所以如果有能力使用别人已经编好的环境,可以节约我们很多时间.OpenAIgym就是这样一个模块,他提供了我们很多优秀的模拟环境.我们的各种强化学习算法都能使用这些环境.CARTPOLE-V1环境介绍CartPole是gym提供的一个基础的环境，即车杆游戏，游戏里面有一个小车，上有竖着一根杆子，每次重置后的初始状态会有所不同。小车需要左右移动来保持杆

super晓权·2023-01-13 10:03

【零基础强化学习】100行代码教你实现基于DQN的gym车杆控制

基于DQN的gym车杆控制写在前面showmecode,nobb结果展示写在最后谢谢点赞交流！

南城果宝·2023-01-13 10:02

强化学习（DQN）教程

原文：ReinforcementLearning(DQN)Tutorial—PyTorchTutorials1.12.0+cu102documentation作者：AdamPaszke本教程说明如何使用

元宇宙iwemeta·2023-01-13 10:18

【gym】env.render三种mode

最近使用gym提供的小游戏做强化学习DQN算法的研究，首先就是要获取游戏截图，并且对截图做一些预处理。

Desny·2023-01-13 09:11

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

戳这里猜你想看：深度强化学习专栏——1.研究现状深度强化学习专栏——2.手撕DQN算法实现CartPole控制深度强化学习专栏——3.实现一阶倒立摆pybullet杂谈：使用深度学习拟合相机坐标系与世界坐标系坐标变换关系

bug404_·2023-01-13 08:02

【学习强化学习】十、DDPG、TD3算法原理及实现

文章目录参考资料1.离散动作vs.连续动作1.1随机性策略vs确定性策略2.DDPG2.1介绍2.2DDPG：DQN的扩展。

CHH3213·2023-01-13 07:45

DDPG策略更新细节解释

DDPG算法原理DDPG采用了AC框架，与普通AC不同的是，DDPG的actor采用的是确定性策略梯度下降法得出确定的行为，而不是行为概率分布，而critic则引用了DQN的经历回放策略，使RL学习收敛更快

ggjkd·2023-01-13 07:41

强化学习之DDPG

从Q-learning到DQN，不

Madazy·2023-01-13 07:10

强化学习DDPG算法

推导部分观看了这个B站的学习视频.DDPG与DQN不同，DDPG解决问题的能力要比DQN强一些(虽然有一些问题更适合用DQN去解决)。

Peaceful-Boy·2023-01-13 07:09

dqn推荐系统_推荐系统遇上深度学习(四十)使用RNN做基于会话的推荐

第五流羽·2023-01-11 16:07

白话解释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。

盘古开天1666·2023-01-10 08:44

DDPG简单解释

DDPG是DQN连续动作的扩展版本。

weixin_42522567·2023-01-09 14:06

【强化学习】

强化学习DQN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强化学习DQNDQN算法的简介一、环境的介绍二、DQN算法1、DQN算法的关键技术2.DQN代码2.1导入库2.2定义类

零基础123·2023-01-09 14:32

初探强化学习(13)DQN的Pytorch代码解析，逐行解析，每一行都不漏

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站的视频可以给大家提供一下。不过就小姐姐这个名字，其实我是怀疑她是抠脚大汉，女装大佬。不说了，先上完整的代码吧1.完整的代码importgymimportmathimportrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota

难受啊！马飞...·2023-01-09 12:16

入门篇---DQN代码逐行分析（pytorch）

pytorch版DQN代码逐行分析前言入强化学习这个坑有一段时间了，之前一直想写一个系列的学习笔记，但是打公式什么的太麻烦了，就不了了之了。

昨日啊萌·2023-01-09 12:16

推荐频道

DQN