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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

强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]：近端策略优化（proximal policy optimization，PPO）算法

汀、人工智能·2023-07-25 08:54

强化学习之DQN（deep Q-network）算法

一、简介DQN算法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。

韭菜盖饭·2023-07-23 12:24

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战

汀、人工智能·2023-07-21 14:32

openssl 添加自定义算法_GitHub：用PyTorch实现17种深度强化学习算法

已实现的算法包括：DeepQLearning(DQN)(

weixin_39720807·2023-07-17 05:48

强化学习从基础到进阶-案例与实践[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解

汀、人工智能·2023-07-17 04:20

强化学习 | PPO论文小结

一些经典概念辨析为什么PPO不能做经验回放DQN的几个contribution：1.神经网络化2.提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率DDQN的contribution：解决了V(s

荷西·H·2023-07-17 02:08

深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

1.核心词汇深度Q网络（deepQ-network，DQN）：基于深度学习的Q学习算法，其结合了价值函数近似（valuefunctionapproximation）与神经网络技术，并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练

qiqi_ai_·2023-07-16 20:08

强化学习从基础到进阶--案例与实践[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解

汀、人工智能·2023-07-16 14:02

【九】强化学习之TD3算法四轴飞行器仿真---PaddlePaddlle【PARL】框架

GPU、CPU】安装以及环境配置+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·2023-07-16 10:30

深度强化学习落地方法论训练篇：PPO、DQN、DDPG、学习率、折扣因子等

为了保证DRL算法能够顺利收敛，policy性能达标并具有实用价值，结果有说服力且能复现，需要算法工作者在训练前、训练中和训练后提供全方位一条龙服务。我记得GANs刚火起来的时候，因为训练难度高，有人在GitHub上专门开了repository，总结来自学术界和工业界的最新训练经验，各种经过或未经验证的tricks被堆砌在一起，吸引了全世界AI爱好者的热烈讨论，可谓盛况空前。在玄学方面，DRL算法

汀、人工智能·2023-07-16 10:53

强化学习从基础到进阶–案例与实践[11]：AlphaStar论文解读、监督学习、强化学习、模仿学习、多智能体学习、消融实验

汀、人工智能·2023-07-16 08:21

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

汀、人工智能·2023-07-16 07:46

强化学习之DQN超级进化版Rainbow

阅读本文前可以先了解我前三篇文章《强化学习之DQN》《强化学习之DDQN》、《强化学习之DuelingDQN》。

微笑小星·2023-07-15 05:18

使用GPU进行大规模并行仿真，解决强化学习采样瓶颈：CPU、GPU架构以及原理详解

既要看到一些被发表的深度强化学习算法论文在某些任务上得到超越人类的表现，也要关注这些算法背后的仿真环境：DQN算法等变体——Ata

汀、人工智能·2023-07-15 05:47

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

汀、人工智能·2023-07-15 05:44

用强化学习来玩Atari游戏(基于Tensorflow的深度Q学习模型)

在之前的博客用TensorflowAgents实现强化学习DQN_gzroy的博客-CSDN博客中，我用TF-Agents实现了一个深度Q学习模型，并且对小车上山这个环境进行了训练。

gzroy·2023-07-15 02:18

深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例

深度强化学习DeepReinforcementLearning简称为DRL运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础深度强化学习算法能训练能智能体:机械臂取物、飞行器避障、控制交通灯、机器人移动、交易股票、训练基站波束成形选择合适的权重超越传统算法。实际使用时，问题却很多:一开始会问：算法那么多，要选哪个？训练环境怎么写？选

汀、人工智能·2023-07-14 15:18

多智能体强化学习（MARL）研究汇总：行为分析、通信学习、协作学习、智能体建模

汀、人工智能·2023-07-14 15:48

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

汀、人工智能·2023-06-23 21:00

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

汀、人工智能·2023-06-23 21:30

基于DQN算法解决Cart-Pole问题

基于DQN的方法解决Cart-Pole问题本文主要是对莫烦的DQN程序进行理解及注释，供自己理解以及向大家提供参考importtorch#导入torchimporttorch.nnasnn#导入torch.nnimporttorch.nn.functionalasF

Mariooooooooooo·2023-06-21 23:16

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

汀、人工智能·2023-06-21 04:16

强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

汀、人工智能·2023-06-21 04:15

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代

汀、人工智能·2023-06-20 14:35

强化学习（1）-介绍

3.2蒙特卡洛方法3.3时间差分方法4.强化学习算法分类4.1分类一4.2分类二4.3分类三4.4分类四4.5总结各常用算法的分类5.代表性算法5.1Q-learning5.2Sarsa5.3大名鼎鼎的DQN

Sophia$·2023-06-18 11:49

如何使用PyTorch 在 OpenAI Gym 上的 CartPole-v0 任务上训练深度 Q 学习（DQN）智能体

强化学习（DQN）教程本教程说明如何使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v0任务上训练深度Q学习（DQN）智能体。

yanglamei1962·2023-06-16 10:36

强化学习入门资料整理

[3]强化学习丨时序差分算法TD(0)及相关编程仿真[4]强化学习——Q-Learning算法原理[5]强化学习–深度Q网络（DQN）[6]强化学习（五）用时序差分法（TD）求解

叶非花·2023-06-14 20:35

系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(1)

以DQN为代表的绝大多数基于值的方法通过求解最优值函数+选择当前价值最高的动作来实现。策略高梯度算法则从另一个角度展开——将策略参数化为，直接通过优化参数来最大化累计回报的期望。

想学会飞行的阿番·2023-06-14 08:21

分布式多进程加速DQN算法

分布式多进程CPU无限加速DeepQ-LearningNetwork意义：python语言被大家吐槽慢已经由来已久，python由于GIL（全局解释器锁，GIL）的存在，使得我们编写的python程序只能同时由一个CPU处理。而现在都2022年底了，大家的电脑随随便便哪一个不是8核CPU以上的电脑？所以，如果我们不启用多进程功能的话，真的是太浪费我们的生命了，试问，人生能有几个3秒？此外，如果仅使

方土成亮·2023-06-10 01:08

100余行代码带你入门强化学习DQN算法

100余行代码带你入门强化学习DQN算法1.简介2.关键要点2.1replaybuffer存储及采样数据2.2DQN网络2.3主函数3.完整代码4.关于NatureDQN图像输入的处理手段1.简介DQN

ReEchooo·2023-06-08 09:34

图解DQN，DDQN，DDPG网络

图解DQN，DDQN，DDPG网络1.DQN1.1网络结构1.2产生experience的过程1.3Q网络的更新流程2.DDQN2.1网络结构2.2产生experience的过程2.3Q网络的更新流程3

ReEchooo·2023-06-08 09:03

Python-DQN和Dueling Network代码对比阅读(15)-model.py

1.文件修改DuelingNetwork和DDQN都是三个文件，funcs.py、model.py和dueling.py或者ddpn.py。对于funcs.py，其以前用于DDQN，所以再次使用。dueling.py代码也与ddpn.py相同（只是重命名）。因此，只需更改model.py。从DDQN复制相同的model.py文件，并总结对竞争网络结构所做的更改。所涉及的步骤如下：2.代码修改首先在

天寒心亦热·2023-04-20 13:58

DQN算法详解

DQN算法详解一.概述强化学习算法可以分为三大类：valuebased,policybased和actorcritic。

kill bert·2023-04-18 04:01

深度增强学习前沿算法思想【DQN、A3C、UNREAL，简介】

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Mzc0NjkwNA==&mid=2650782129&idx=1&sn=935f14d260eb9513f48e4abca05667f7&chksm=87fad086b08d5990a8cf80c97cd02875696857a3cd8d262948d29135d169fd62707c5376051b&mpshare=1&s

mmc2015·2023-04-17 11:52

强化学习之入门笔记（二）

文章目录强化学习一、Qlearning算法QlearningTD之于Q值估算麻烦来了SARSAQlearning二、深度强化学习三、DQNDeepnetwork+Qlearning=DQN神经网络的目标四

一只楚楚猫·2023-04-17 09:51

Python-DQN代码阅读(13)

目录1.代码1.1代码阅读1.2代码分解1.2.1导入库1.2.2data=np.loadtxt('performance.txt')1.2.3mva=np.zeros((data.shape[0]),dtype=np.float)1.2.4mva[i]=data[i,1]，mva[i]=alpha*data[i,1]+(1.0-alpha)*mva[i-1]1.2.5plt.plot(data[

天寒心亦热·2023-04-16 16:40

Python-DQN和DDQN代码对比阅读-ddpn.py

DQN和DDQN都是三个文件，funcs.py、model.py和DQN.py或者DDQN.py。两种算法的funcs.py、model.py文件完全一样，区别在第三个文件。

天寒心亦热·2023-04-16 16:06

Python-DQN代码阅读(12)

目录1.代码1.1代码解读1.2代码分解1.2.1latest_checkpoint=tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)1.2.2saver.restore(sess,latest_checkpoint)1.2.3sess.run(tf.global_variables_initializer())1.2.4deep_q_learning()1.3

天寒心亦热·2023-04-15 22:40

Python-DQN代码阅读(11)

1.代码1.1代码阅读tf.compat.v1.reset_default_graph()#重置TensorFlow的默认计算图#Q和target网络q_net=QNetwork(scope="q",VALID_ACTIONS=VALID_ACTIONS)#创建Q网络target_net=QNetwork(scope="target_q",VALID_ACTIONS=VALID_ACTIONS)#

天寒心亦热·2023-04-15 02:38

Python-DQN代码阅读(10)

目录1.代码1.1代码阅读1.2代码分解1.2.1f=open("experiments/"+str(env.spec.id)+"/performance.txt","a+")1.2.2f.write(str(ep)+""+str(time_steps)+""+str(episode_rewards)+""+str(total_t)+""+str(epsilon)+'\n')1.2.3f.clos

天寒心亦热·2023-04-15 02:37

Python-DQN代码阅读(9)

目录1.代码阅读1.1代码总括1.2代码分解1.2.1replay_memory.pop(0)1.2.2replay_memory.append(Transition(state,action,reward,next_state,done))1.2.3samples=random.sample(replay_memory,batch_size)1.2.4q_values_next=target_n

天寒心亦热·2023-04-15 02:06

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