dqn

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

1.实验环境1.1硬件配置处理器：2*AMDEPYC7773X64-Core内存：1.5TB显卡：8*NVIDIAGeForceRTX309024GB1.2工具环境Python：3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch：2.
一条独龙·2024-01-10 01:22

Dueling DQN 跑 Pendulum-v1

gym-0.26.1Pendulum-v1DuelingDQN因为还是DQN,所以我们沿用doubleDQN,然后把Qnet换成VAnet。其他的不变，详情参考前一篇文章。
NoahBBQ·2024-01-06 17:47

Noisy DQN 跑 CartPole-v1

gym0.26.1CartPole-v1NoisyNetDQNNoisyNet就是把原来Linear里的w/b换成mu+sigma*epsilon,这是一种非常简单的方法，但是可以显著提升DQN的表现。
NoahBBQ·2024-01-06 17:16

强化学习：PPO

PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic.对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数
人工智能MOS·2024-01-04 06:58

Deep Q-Network (DQN)理解

DQN（DeepQ-Network）是深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了Perception到Decision的End-to-end
兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:59

【OpenAI Q* 超越人类的自主系统】DQN ：Q-Learning + 深度神经网络

深度Q网络：用深度神经网络，来近似Q函数DQN（深度Q网络）=深度神经网络+Q-LearningQ-Learning模型结构损失函数经验回放探索策略流程关联DQN优化DDQN：双DQN，实现无偏估计DuelingDQN
Debroon·2023-12-31 21:40

演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架

演员-评论家算法演员-评论家算法：策略梯度算法+DQN算法演员-评论家的协作流程演员：策略梯度算法计算智能体策略预期奖励的梯度公式分解时间流程拆解通过采样方法近似估计梯度公式拆解时间流程拆解改进策略设置基线
Debroon·2023-12-31 17:40

强化学习计划

简述时间差分算法介绍Q-LearningDQN算法基本原理DQN的两个关键
搬砖成就梦想·2023-12-30 23:11

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN
AIzmjl·2023-12-30 19:02

基于深度强化学习算法的仿真到实践教程

我的毕业论文主要是使用DQN，PPO，SAC仿真，然后放到车上跑（效果不太好）。DQN和PPO是离散控制，SAC是连续控制。
方小生–·2023-12-30 07:43

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN
zmjia111·2023-12-28 19:21

价值函数近似-prediction\control（DQN）

IncrementalVFAPredictionAlgorithmsMCpredictionVFATDpredictionVFA二、IncrementalVFAControlAlgorithm基于MC、TD优化批量强化学习收敛性三、DQN
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

Pytorch深度强化学习2-1：基于价值的强化学习——DQN算法

目录0专栏介绍1基于价值的强化学习2深度Q网络与Q-learning3DQN原理分析4DQN训练实例0专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现
Mr.Winter`·2023-12-26 14:40

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

目录一、前言二、公式推导基线三、代码实现四、参考一、前言PolicyGradient算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。
韭菜盖饭·2023-12-25 17:04

强化学习--DQN

DQN强化学习DQN深度网络经验回放目标网络深度网络一个神经网络能够将输入向量映射到输出向量，这个映射过程可以用下式表示。
无盐薯片·2023-12-23 13:33

强化学习--DDPG

DDPG强化学习DDPGDPGDDPGDPGDQN算法的一个主要缺点就是不能用于连续动作空间，这是因为在DQN算法中动作是通过贪心策略或者说argmax的方式来从Q函数间接得到，这里Q函数就相当于DDPG
无盐薯片·2023-12-23 13:01

Course3-Week3-强化学习

什么是强化学习1.2强化学习示例1.3数学符号2.离散状态空间的强化学习2.1回报2.2策略2.3状态-动作价值函数2.4贝尔曼方程2.5随机环境(可选)3.连续状态空间的强化学习3.1问题示例——登月器3.2DQN
虎慕·2023-12-20 19:30

【百度PARL】强化学习笔记

文章目录强化学习基本知识一些框架Value-based的方法Q表格举个例子强化的概念TD更新Sarsa算法SampleSarsaAgent类On_policyvsoff_policy函数逼近与神经网络DQN
丸丸丸子w·2023-12-19 14:44

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
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