dqn 第11页

Deep Q-Network 学习笔记（六）—— 改进④：dueling dqn

这篇同样是完全没看懂Orz，这里只做实现记录。。要改动的地方只是在神经网络的最后一层做下调整即可。defcreate(self):neuro_layer_1=3w_init=tf.random_normal_initializer(0,0.3)b_init=tf.constant_initializer(0.1)#--------------创建eval神经网络,及时提升参数-----------

weixin_34032827·2022-11-20 13:56

机器学习应用——强化学习&课程总结实例 “自主学习Flappy Bird游戏”（MDP&蒙特卡洛强化学习&Q-learning&DRL&DQN）

实例读完本篇，你将了解：一、强化学习1.相关概念2.马尔可夫决策过程（MDP）（modelbase模型）3.蒙特卡洛强化学习4.Q-learning算法5.深度强化学习（DRL）6.DeepQNetwork(DQN

柠檬茶@·2022-11-20 13:54

深度学习（四十）——深度强化学习（3）Deep Q-learning Network（2）, DQN进化史

DeepQ-learningNetwork（续）NatureDQNDQN最早发表于NIPS2013，该版本的DQN，也被称为NIPSDQN。

antkillerfarm·2022-11-20 13:11

【整理】用简单逻辑图理解DQN（deep Q-learning）的学习过程

强化学习中最基本的深度学习方法即为DQN，在通过学习马尔科夫链、贝尔曼方程和最基本的Q-learning后，将DQN的方法的理解过程记录于此。

_Waters·2022-11-20 13:05

手把手自制人工智能AI游戏1（附源码）

本文就将利用DQN算法玩转小时候经典的游戏-俄罗斯方块游戏。

大龙剑神·2022-11-20 08:27

手把手带你实现DQN（TensorFlow2）

大家好，今天给大家带来DQN的思路及实现方法。关于DQN，就不用我多做介绍了，我会以最简短明白的阐述讲解DQN，尽量让你在10分钟内理清思路。非常重要的一点！！！非常重要的一点！！！

甫治精·2022-11-20 08:51

【强化学习】时序差分TD error的通俗理解

v=jflq6vNcZyA&list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU&index=2在我们优化dqn的时候，损失函数式TDerror。

风可。·2022-11-20 00:00

无人机+强化学习开源项目、工具包汇总（二）

2.固定翼飞行控制的深度强化学习这是一个深度Q网络(DQN)强化学习代理，它

Killer015·2022-11-20 00:44

强化学习总结

：●强化学习：寻找一个合适的函数，将观察到的环境（environment）作为输入，目标是最大化回报（reward）（从经验中学习）RLAlgorithms1.0绪论a.更新策略：单步更新：DDPG，DQN

江畔无月·2022-11-19 01:54

小恐龙游戏python_补一波之前说好的用DQN自动玩Chrome浏览器的小恐龙游戏呗~

原文链接补一波之前说好的用DQN自动玩Chrome浏览器的小恐龙游戏呗~mp.weixin.qq.com效果展示在cmd窗口运行如下命令即可：模型训练:pythonTRexRush.py--resume

weixin_39815879·2022-11-16 12:09

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs（DRQN）

为了解决这些缺点，本文研究了用循环LSTM替换卷积后的第一个全连接层，从而在DQN中增加循环的影响。

西西弗的小蚂蚁·2022-11-16 11:06

强化学习-从Q-Learning到DQN(Deep Q-Network)

强化学习-从Q-Learning到DQN(DeepQ-Network)强化学习是一种从环境状态映射到动作的学习，目标是使agent在与环境environment交互过程中获得最大的累积奖赏。

zjlwdqca·2022-11-14 19:17

DQN理论基础及其代码实现【Pytorch + CartPole-v0】

DQN算法的理论基础基于动态规划方法、基于蒙特卡罗方法和基于时间差分的方法都有一个基本的前提条件：状态空间和动作空间是离散的，而且状态空间和动作空间不能太大。

奋斗的西瓜瓜·2022-11-13 11:44

DeepExploit——基于强化学习的自动渗透工具

1.3Metasploit简介1.3.1Metasploit渗透步骤——以MS17-010为例1.3.2Metasploit三大重要参数1.4.1A3C算法背景——强化学习1.4.2A3C算法背景——DQN1.4.3A3C2

Zichel77·2022-11-13 11:21

2019/5/12 由机器学习引入强化学习

任何强化学习方法的理论基础都分三部分，拿DQN举例。第一部分马尔科决策模型，无后效性，DQN做决策时可以只考虑当下不必回顾之前的选择。

茶花煮酒·2022-11-06 15:36

‘GridEnv‘ object has no attribute ‘unwrapped‘问题的解决

AttributeError:'GridEnv'objecthasnoattribute'unwrapped'以下是错误报告：Traceback(mostrecentcalllast):File"Z:\DQN

AwakeFantasy·2022-11-06 13:08

DQN入坑教程

最近在自学DQN，主要参考了Pytorch上的这个DQN教程。

社交达人叔本华·2022-11-02 00:45

动手强化学习（九）：策略梯度算法

动手强化学习（七）：DQN改进算法——DuelingDQN1.简介2.策略梯度3.REINFORCE4.REINFORCE代码实践5.小结6.扩展：策略梯度证明文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推

Jasper0420·2022-10-28 10:23

强化学习实战（一）—— 使用BaslineDQN学习飞船降落

文章目录实验过程11.引入库并创建环境2.创建模型3.模型学习4.模型评估5.附录实验过程21.修改模型参数本文将介绍如何使用StableBasline3中的DQN算法学习飞船降落问题。

冠long馨·2022-10-28 10:52

强化学习算法实践（一）——策略梯度算法

ImprovementTips2.1AssignSuitableCredit2.2AddaBaseline2.3AdvantageFunction3.Actor-Critic(A2C)3.1Basic3.2Code策略梯度是一种基于策略的算法，相比于DQN

冠long馨·2022-10-28 09:18

DQN自动驾驶——python+gym实现

一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。安装gym：pipinstallgym安装自动驾驶模块，这里使用EdouardLeurent发布在github上的包highway-env（原链接）：pipinstall--usergit+https://github.com/eleurent/highway-env其中包含6个场景：高速公

Veronica1312·2022-10-24 12:28

Double DQN论文笔记

DoubleDQN论文笔记AbstractBackgroundUpdateofDQNTechnologyUpdateofDDQNHyper-parametersofDDQNCode参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.htmlAbstract该论文证明Q-learning带来的过高估计会对训练产生负面影响，只能得到次优甚至渐进（asymptotic

微笑~你好·2022-10-24 07:22

DQN神经网络小结（Pytorch版）

文章目录前言是什么是RL什么是QN与Sarsa场景假设训练过程Q-Leaning名词与数据结构定义代码流程编码SARSA选择动作函数代码DQN神经网络流程预估“表”与实际“表”编码坑点环境修改运行代码运行效果前言阅读此篇文章你将懂得

Huterox·2022-10-22 09:06

小飞机之一：DQN与蒙特卡洛树搜索

DQNQ-learningQ(s,a):状态s下采取动作a的期望收益Q(s,a)←(1−α)Q(s,a)+α[r+γmax⁡a′Q(s′,a′)]Q(s,a)\leftarrow(1-\alpha)Q(s,a)+\alpha[r+\gamma\max_{a'}Q(s',a')]Q(s,a)←(1−α)Q(s,a)+α[r+γmaxa′Q(s′,a′)]Q-predict：估计值，当前查Q-tabl

Hellsegamosken·2022-10-13 07:50

深度强化学习学术前沿与实战应用——DDQN

classDoubleDQN:deflearn(self):#这一段和DQN一样ifself.learn_step_counter%self.replace_target_iter==0:self.sess.run

青君不语·2022-10-10 07:31

强化学习之DDQN

知识基础DQN参考我的博文：https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading

微笑小星·2022-10-10 07:51

强化学习：（四）Q-learning, DQN, DDQN是什么？

目录一、Q-learning二、DeepQNetworks三、doubleQ-learning参考资料一、Q-learning强化学习的一个episode：强化学习的最终目标：当我处于sts_tst状态，我应该采取从长远来看最好的动作ata_tat如何实现这个目标？如果sts_tst状态下，每个可选动作的评分是已知的，我只需要选最高分的动作；但实际上评分是未知的，我需要对它进行估计。动作评分的定义

百把人·2022-10-10 07:12

强化学习DQN、DDQN和Dueling DQN的原理介绍与PARL核心代码解析

摘要本文主要介绍DQN算法的基本原理，以及在它基础上改进的DDQN和DuelingDQN，介绍完后会结合对应的PARL代码进行解析说明（PARL是一个高性能、灵活的强化学习框架）。

秋水中的鱼·2022-10-10 07:13

强化学习笔记：noisy DQN

噪声网络(NoisyNet)是一种非常简单的方法，可以显著提高DQN的表现。噪声网络的应用不局限于DQN，它可以用于几乎所有的强化学习方法。1噪声网络的原理把神经网络中的参数w替换成µ+σ◦ξ。

UQI-LIUWJ·2022-10-10 07:17

强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现

上篇文章强化学习——详解DQN算法我们介绍了DQN算法，但是DQN还存在一些问题，本篇文章介绍针对DQN的问题的改进算法一、DoubleDQN算法1、算法介绍DQN的问题有：目标Q值（QTarget）计算是否准确

jsfantasy·2022-10-10 07:45

强化学习-DDQN

DDQN和DQN基本上很像，不同的地方可以参考书本的132页代码实现importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportrandomimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimimportgymimportnumpyasnpfromcollectionsimportnamedtupleimpor

我的辉·2022-10-10 07:13

强化学习实践：DDQN—LunarLander月球登入初探

构建搭建神经网络replay_memory经验回放池algorithm算法train训练主程序训练任务评估模型超参数及训练主程序参数设定主程序小结算法DDQNDQN是强化学习里最经典的算法之一，网上也有很多文章讲解DQN

露西法·2022-10-10 07:39

深度学习与计算机视觉教程(17) | 深度强化学习 (马尔可夫决策过程,Q-Learning,DQN)（CV通关指南·完结）

ShowMeAI·2022-09-24 03:12

【学习强化学习】九、Actor-Critic算法原理及实现

1.3AdvantageActor-Critic1.A2C引入2.A2C流程3.tips2.A3C2.1A3C理解2.2A3C运作机理2.3算法大纲3.PathwiseDerivativePolicyGradient3.1算法流程3.2算法相对于DQN

CHH3213·2022-09-23 07:28

PYTORCH笔记 actor-critic （A2C）

理论知识见：强化学习笔记：Actor-critic_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客由于actor-critic是policygradient和DQN的结合，所以同时很多部分和policynetwork

UQI-LIUWJ·2022-09-23 07:17

强化学习笔记：Actor-critic

0复习由于actor-critic是policygradient和DQN的一个结合，所以我们先对这两个进行一个简单的复习：0.1policygradient强化学习笔记：Policy-basedApproach_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2022-09-23 07:17

pytorch实现CartPole-v1任务的DQN代码

DQN使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v1任务上训练深度Q学习（DQN）智能体任务CartPole-v1环境中，手推车上面有一个杆，手推车沿着无摩擦的轨道移动。

bujbujbiu·2022-09-21 17:22

pytorch官方教程（详细版）

由于在写DQN代码时发现对细节不够了解，因此又详细学习了一下pytorch相关内容，以下内容来自官网教程，此前的pytorch笔记：pytorch训练分类器pytorch基础入门pytorch实现CartPole-v1

bujbujbiu·2022-09-21 17:22

DQN及其变种（Double DQN，优先回放，Dueling DQN)

1.DQN1.1DQN的三大特点DQN由DeepMind在2013年发表的文章《PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning》提出，文章有两个创新点：经验回放和设立单独的目标网络

bujbujbiu·2022-09-21 17:22

基于Python实现的人工智能作业小车问题

目录1任务描述22环境配置23算法设计23.1离散版本−2（1）问题背景2（2）Q-learning算法2（3）程序流程33.2连续版本33.3其他算法（选做）4（1）SARSA4（2）()4（3）DQN43.4

biyezuopin·2022-09-21 15:33

DeepExploit——当Metasploit遇上机器学习

MetasploitMeetsMachineLearning1.Metasploit准备1.1与外部项目的合作1.1.1启用RPCAPI1.1.2使用RPCAPI操作Metasploit2.创建机器学习模型2.1DQN2.2A3C2.2.1CartPole2.2.2

Zichel77·2022-09-19 07:14

入门篇---DDPG代码逐行分析（pytorch）

入门篇—DDPG代码逐行分析（pytorch）在上一篇中我们简单整理了一下DQN的代码，这一篇则是解决连续状态，连续动作的问题----DDPG算法一些需要注意的点这里使用了OU-noise，由于其参数较多

昨日啊萌·2022-09-05 21:51

MNIST Pytorch官方代码解读

前言最近要学习dqn，项目组用pytorch作为深度学习框架，以此记录pytorch的学习笔记因为是速成的，一周看的python，半周numpy，到现在一周半的pytorch，如果有错误请大家指出Mnist

kay19960417·2022-08-23 07:39

深度强化学习技术概述

首先，从数学理论角度介绍了强化学习；接着，从不同适用方向对两类深度强化学习算法进行介绍：基于值函数（Value-based）的深度强化学习算法DQN和基于策略（Policy-based）的深度强化学习算法

·2022-08-22 18:47

深度强化学习技术概述

首先，从数学理论角度介绍了强化学习；接着，从不同适用方向对两类深度强化学习算法进行介绍：基于值函数（Value-based）的深度强化学习算法DQN和基于策略（Policy-based）的深度强化学习算法

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-08-21 11:52

【强化学习】基于DQN的《只狼：影逝二度》自学习算法研究

前言写在前面作为强化学习的入门练手项目之一，得益于《只狼》的特殊游戏机制，这个看似复杂的课题实际上难度不高且相当有趣（特别鸣谢两位b站up提供的宝贵思路）。《只狼》作为一款3D动作游戏，一是战斗目标可锁定且视角可固定，这意味着图像区域可以被有效剪裁，很好地缩小了需要采集的样本数据大小；二是角色移动输入依赖不高，在采集键盘数据时能针对方向键对样本数据进行大幅度压缩；三是战斗模式相对单一，游戏中的战斗

四季豆炒饭·2022-08-11 19:03

RL强化学习总结（四）——DQN算法

DQN算法引言DQN算法，英文全称为DeepQNetwork,简称DQN我们以小鸟飞行的这个小游戏为例，这个游戏中的state是什么呢？

时代&信念·2022-08-10 09:32

【零基础强化学习】3个模块教你跑通基于DQN的FlappyBird

3个模块教你跑通基于DQN的FlappyBird写在前面showmecode,nobb主模块（直接运行）导入模块1(wrapped_flappy_bird)导入模块2(BrainDQN_Nature)结果展示写在最后谢谢点赞交流

南城果宝·2022-08-09 09:25

DQN Pytorch示例

智能体是一个字母o，它卡在许多_之间，而要达到的目的是并确保o两侧都有_，这需要让o能够向左右两边移动，而且速度略快于无动作时的自然移动速度，看起来就像下面那样。这是一种很简单的情形。pytorch版本：1.11.0+cu113代码因为每次初始化都一样，会出很多相同的数据，故先定义个数据结构，它是可hash的，便于存放在集合中。classData:def__init__(self,s:'list[

　星云　·2022-08-09 09:55

深度强化学习DQN详解CartPole

一、获取并处理环境图像本文所刨析的代码是“pytorch官网的DQN示例”（页面），用卷积层配合强化训练去学习小车立杆，所使用的环境是“小车立杆环境”（CartPole）（源码）。

baidu_huihui·2022-07-17 07:07

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