DQN 第7页

基于pytorch的DQN算法实现

参考文章添加链接描述(https://www.cnblogs.com/cjnmy36723/p/7018860.html)(https://www.pythonheidong.com/blog/article/363261/59ae746d690b1ffb13c0/)(https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87524192)感谢

景清丶·2023-01-09 12:15

强化学习——（1）DQN的pytorch实现

DQN的流程图导入相应包importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromEnvironmentimportMaze定义神经网络框架classNet(nn.Module

七上八下的黑·2023-01-09 12:45

【RL】策略梯度（VPG）与Actor-critic的思想与推导

以Q-Learning、DQN为代表，这个系列的算法学习最优动作值函数Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)的近似函数Qθ(s,a)Q_\theta(s,a)Qθ(s,a)。

爱吃猫的小鱼干·2023-01-09 07:00

强化学习_经典论文框架

汇总文章目录汇总PaperDQNSeries【2010】DoubleQ-learning【2013】【DQN】【2015】【NatureDQN】【2015】【DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN

哈喽十八子·2023-01-08 15:29

DQN 中的梯度 clip

首先看这个https://stackoverflow.com/questions/36462962/loss-clipping-in-tensor-flow-on-deepminds-dqnDQN文章中提到的clip并不是梯度clip。首先看一下tensorflow1中的huber_loss，令d=1。0.5*x^2if|x|d其导数为f'(x)=xifxin[-1,1]f'(x)=+1ifx>+

hanjialeOK·2023-01-07 16:22

综述—多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾

多智能体系统深度强化学习：挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景：强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习：单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习：多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年

如果我变成回忆l·2023-01-05 19:50

DQN：深度强化学习实现人类层次的控制

本文出自于Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning，主要提出了DQN：深度神经网络和强化学习的结合技术。

librahfacebook·2023-01-05 19:17

百度paddle的强化学习教程笔记-DQN

On-policy与Off-policy强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？强化学习中on-policy与off-policy有什么区别？-知乎强化学习中on-policy与off-policy有什么区别_百度知道on-policy在学习的过程中实际只存在一种策略，它用一种策略去做action的选取也用一种策略去做优化。所以Sarsa知道它下一步的动作有可能会跑到悬崖边去

思考实践·2023-01-05 15:50

【DeepMind】新算法MuZero在Atari基准上取得了新SOTA效果，成果问鼎Nature

MuZero通过DQN算法，仅使用像素和游

深度强化学习实验室·2023-01-04 13:37

【参文】应用强化学习的文章

文章目录一、DQN框架的1.1Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning1.2Hybridrewardarchitectureforreinforcementlearning

panbaoran913·2023-01-03 13:54

深度强化学习-策略梯度算法推导

深度强化学习-策略梯度算法推导引言1策略梯度算法推导1.1方法一1.2方法二2Reinforce算法3Reinforce算法伪代码引言之前我们讨论过DQN算法：深度强化学习-DQN算法原理与代码、DoubleDQN

indigo love·2023-01-01 20:29

DQN及其变种（DDQN，Dueling DQN，优先回放）代码实现及结果

DQN及其变种理论部分见DQN及其变种（DoubleDQN，优先回放，DuelingDQN)（一）DQN导入包和环境importmath,randomimportgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromIPython.displayimportclear_outputimportmatpl

bujbujbiu·2023-01-01 07:16

Dueling DQN代码实现

DuelingDQN代码实现DuelingDQN与DQN之间只有网络结构不同，训练方式是完全相同的，因此只要在DQN代码的基础上修改其网络结构就得到了DuelingDQN的实现代码。

XianPJ·2023-01-01 07:46

算法学习（十二）——dueling DQN

相比于原版的DQN，改进在于输出。原本的DQN只在输出的时候按照动作数量，进行输出。

星之所望·2023-01-01 07:46

强化学习--DQN

二、核心算法(深度强化学习)DQN1.什么是DQN?

百度pkq·2023-01-01 07:15

【DQN高级技巧3】Dueling Network

回顾折扣回报动作价值函数状态价值函数最优动作价值函数最优状态价值函数优势函数定义表示动作a相对于baselineV∗V^*V∗的优势，动作越好，优势越大性质在定义式两边关于a做最大化，式子依然成立，又带入性质1得到maxA∗(s,a)=0maxA^*(s,a)=0maxA∗(s,a)=0再由定义式出发，移项得带入刚刚推导的maxA∗(s,a)=0maxA^*(s,a)=0maxA∗(s,a)=0，

Echoooooh·2023-01-01 07:45

对Dueling DQN理论的深度分析。

强化学习中Agent与环境的交互过程是由马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)描述的。MDP对环境做了一个假设，称作马尔可夫性质，即下一时刻的状态只由上一时刻的状态和动作决定。马尔可夫性质决定了值函数(状态值与动作值函数)可以写成递归的形式，即贝尔曼等式：事实上，在很多任务中，或者使用深度神经网络对动作值函数和状态值函数进行参数化拟合时，我们是默认agent执行一个

难受啊！马飞...·2023-01-01 07:14

动手强化学习（八）：DQN 改进算法——Dueling DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.DuelingDQN3.DuelingDQN代码实践4.对Q值过高估计的定量分析总结文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）本文所有代码均可在

Jasper0420·2023-01-01 07:13

Dueling DQN的理论基础及其代码实现【Pytorch + Pendulum-v0】

DuelingDQN理论基础DuelingDQN是一种基于DQN的改进算法，它的主要突破点在于利用模型结构将值函数表示成更细致的形式，使得模型能够拥有更好的表现。

奋斗的西瓜瓜·2023-01-01 07:42

强化学习面试

1.什么是mdp2.reward，return（之前用的属于都是gain），和value的关系3.dqn的两个gaijin4.为什么从replaybuffer里要随机的取样本（答案打破相关性）5.什么是

龙今天超越了自己·2022-12-31 12:48

深度学习6

▪针对CartPole上的DQN，使用PTAN库来实现。▪可以考虑的其他RL库。###为什么使用强化学习库RL十分灵活，并且很多现实生活中的问题都属于环境–智能体交互的类型。

clayhell·2022-12-29 22:14

论文笔记：Hierarchical Deep Reinforcement Learning:Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic

这篇论文提出了分层DQN(h-DQN)，这是一个集成分层动作价值函数的框架，在不同的时间尺

UQI-LIUWJ·2022-12-29 07:03

Hierarchical deep reinforcement learning (H-DQN)

hierarchical-deep-reinforcement-learning-integrating-temporal-abstraction-and-intrinsic-motivation.pdf)经典的DQN

master_hao·2022-12-29 07:03

MARL算法系列（1）：IQL【原理+代码实现】

Multiagentcooperationandcompetitionwithdeepreinforcementlearning作者：Tampuu,ArdiandMatiisen,TambetandKodelja,Dorian等发表时间：2017年主要内容：相互独立的两个DQN

二向箔不会思考·2022-12-29 00:01

强化学习-DQN和AC算法

DQNDQN是指基于深度学习的Q-learning算法，主要结合了价值函数近似(ValueFunctionApproximation)与神经网络技术，并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。在Q-learning中，我们使用表格来存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-动作值函数Q(s,a)Q(s,a)。然而，这种方法在状态量巨大甚至是连续的任务中，会遇到维度灾难问题，往往是不可行的

数据铁人·2022-12-28 23:59

强化学习之Double DQN

DoubleDQN算法DoubleDeepQNetwork(DDQN)是在DQN算法的基础上稍微改进了一点，优化了算法的性能。

哇咔咔FF·2022-12-28 23:26

强化学习之DQN

DQN算法上一节课讲到的Q-learning算法存在一定的缺点，那就是在大范围状态空间中的数据处理能力不足。

哇咔咔FF·2022-12-28 23:56

Tensorflow Tensorboard 报错 “No dashboards are active for the current data set.“ 解决方案原因分析

，如下图解决方案步骤1运行你要可视化的.py文件，会在同一个目录生成一个logs文件夹(此处用的是Movan的DQN程序)，如下图，步骤2打开cmd或Pycharm中的Terminal（二者是同一个东西

大表哥在曾母暗沙·2022-12-28 22:08

强化学习个人总结（1）

强化学习个人总结DQN：只训练Q网络，也就是直接得到每个动作的分数，以此来评估动作的好坏。

早日发文·2022-12-28 16:19

从DQN到Double DQN和Dueling DQN——pytorch实操

文章目录DQN直接代码附上为什么会有改进DoubleDQN代码附上DuelingDQN话不多说直接给代码改进究竟管用与否？

易烊千蝈·2022-12-28 16:48

莫烦Python代码实践（四）——DQN基础算法工程化解析

莫烦Python代码实践（四）——DQN基础算法工程化解析声明一、DQN算法是什么？

魔法攻城狮MRL·2022-12-28 16:16

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。

o0o_-_·2022-12-28 16:45

动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DoubleDQN1.简介2.DoubleDQN3.DoubleDQN代码实战文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）本文所有代码均可在jupyternotebook

Jasper0420·2022-12-28 16:14

深度强化学习专栏 —— 2.手撕DQN算法实现CartPole控制

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_·2022-12-28 16:38

使用Pytorch实现强化学习——DQN算法

目录一、强化学习的主要构成二、基于python的强化学习框架三、gym四、DQN算法1.经验回放2.目标网络五、使用pytorch实现DQN算法1.replaymemory2.神经网络部分3.Agent4

Er_Bai·2022-12-28 16:05

google deepMind DQN 源码解读(1)

googleDQN源码解读(1)首先train_agent.lua文件进入，执行第一行代码:ifnotdqnthenrequire"initenv"end由于没有dqn这个变量，之后会跳转initenv.lua

lancelot_vim·2022-12-28 01:54

论文研读-AI4VIS-可视化推荐-Table2Analysis/Table2Charts

目录前言一、Table2Analysis1动机与贡献1.1动机1.2贡献2问题2.1问题抽象1.抽象分析过程2.语言建模2.2存在挑战3Table2Analysis3.1马尔可夫决策3.2DQN动作值近似器

weixin_43413013·2022-12-27 09:00

DQN的e-greedy策略理解

阅读蘑菇书源码时，在写DQN网络的智能体是这样写的：classDQN:def__init__(self,state_dim,action_dim,cfg):self.action_dim=action_dim

WHUT米肖雄·2022-12-26 08:25

强化学习学习笔记

献上一篇非常详细的DQN教程（英文版的讲得太好了！）

mossfan·2022-12-26 08:20

83篇文献-万字总结强化学习之路

从2013年DQN（深度Q网络，deepQnetwork）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用

Datawhale·2022-12-25 10:26

深度强化学习-DQN 算法及 Actor-Critic 算法-笔记（五）

DQN算法及Actor-Critic算法DQNQ-learning状态价值函数StateValueFunction状态价值函数的贝尔曼方程如何衡量状态价值函数？

wield_jjz·2022-12-22 08:04

从零搭建强化学习DQN框架

利用DQN框架完成倒立摆调节1、从Q-Learning到DQNQ-LearningDQN2、PARL框架3、利用Python进行PARL框架移植依赖库神经网络框架经验池类的创建模型Model类的创建DQN

养猪界大亨·2022-12-22 08:04

强化学习(DQN)

目录1、DQN两大创新点2、流程图3、函数介绍4、代码实现5、报错纠正1、DQN两大创新点①经验回放:样本关联性:1.序列决策的样本关联2.样本利用率低②固定Q目标：非平稳性:1.算法非平稳2.样本利用率低

Star_hui_·2022-12-22 08:04

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN1、Qleaning框架2、值函数逼近增量式学习：随机梯度下降法增量式学习：半梯度算法线性逼近批学习方法非线性化逼近：神经网络前向网络前向网络的反向求导3

阿姝姝姝姝姝·2022-12-22 08:31

强化学习——价值学习中的DQN

文章目录前言DQN算法损失函数推导训练DQN训练DQN的技巧优先经验回放数组缓解高估问题自举造成的高估问题最大化造成的高估问题双DQN前言本文为《深度强化学习》的阅读笔记，如有错误，欢迎指出DQN算法DQN

菜到怀疑人生·2022-12-22 08:30

强化学习基础知识笔记[6] - DQN

参考资料[1]深度强化学习系列第一讲DQN本文主要是对该资料学习的笔记，并且加入了一些自己的想法，如有错误欢迎指出。

AaronXueNF·2022-12-22 08:59

【强化学习笔记】二.价值学习

文章目录Q&A1.DQN工作原理2.如何训练DQN2.1.如何更新模型参数3.2.1.完整走完流程，再更新模型参数。3.2.2.无需走完流程，即可更新模型参数。

山野庸才熏悟空·2022-12-22 08:58

深度强化学习与迁移学习核心技术的开发与应用

时间安排大纲具体内容实操案例三天关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习-DQN算法系列9.深度策略梯度

wargzn_·2022-12-20 08:47

深度学习(十四)Reinforce Learning概述

概述前言一、强化学习的概念1.强化学习的定义2.强化学习的总体框架3.强化学习的步骤1.functionwithunknown2.defineloss3.optimization4.其他重点基础概念二、DQN

Ali forever·2022-12-20 08:42

深度强化学习（DRL）四：DQN的实战(DQN, Double DQN, Dueling DQN)

目录一、环境二、DQN三、DoubleDQN四、DuelingDQN(D3QN)五、小结全部代码:https://github.com/ColinFred/Reinforce_Learning_Pytorch

钟鸣_·2022-12-19 14:08

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