dqn 第5页

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

Python-DQN代码阅读(8)

1.代码1.1代码总括#初始化变量time_to_fire=Falsesteps_in_this_life=0num_no_ops_this_life=np.random.randint(low=0,high=7)ale_lives=info_ale_lives#根据时间步数和生命数判断是否需要执行新的游戏或新的生命iftime_steps==0orale_lives!=info_ale_live

天寒心亦热·2023-04-14 22:04

Python-DQN代码阅读(7)

1.代码1.1设置ε值代码总括#epsilonstartif(train_or_test=='train'):#计算训练初期和训练后期的epsilon值的差值delta_epsilon1=(epsilon_start-epsilon_end[0])/float(epsilon_decay_steps[0])delta_epsilon2=(epsilon_end[0]-epsilon_end[1])

天寒心亦热·2023-04-14 22:34

强化学习中DQN算法的相关超参数背后的意义

DQN（DeepQ-Network）是一种结合了深度学习和Q学习的强化学习方法。其主要特点如下：使用深度神经网络作为策略网络，可以处理高维、复杂的输入数据。

菩提树下的呆子·2023-04-14 21:39

dqn系列梳理_莫烦python强化学习系列-DQN学习(代码)

importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfnp.random.seed(1)tf.set_random_seed(1)#DeepQNetworkoff-policyclassDeepQNetwork:def__init__(self,n_actions,n_features,learning_rate=0.01,reward_decay=

weixin_39909212·2023-04-14 14:41

DQN的Python代码

DQN(DeepQ-Network)是一种强化学习算法，通过使用深度神经网络来学习Q函数来实现对智能体的控制。

老光私享·2023-04-14 14:40

python实现DQN代码

1Pytorchimportgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportdequeclassDQNAgent:def__init__(self,state_size,action_

夕阳下的奔跑517·2023-04-14 14:02

Python-DQN-L1、L2和Huber损失

1.L1损失L1损失，也称为平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE），是一种在回归问题中使用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的绝对差异。L1损失的数学定义如下：L1损失=|预测值-实际值|与均方误差（MSE）不同，L1损失在计算误差时不使用平方，而是直接使用绝对值。这意味着L1损失对于预测值与实际值之间的较大误差更加敏感，因此对于存在离群值或异常值的数据集，L1损失可以更加

天寒心亦热·2023-04-14 14:32

Python-DQN代码阅读(6)

目录1.代码（1）导入所需要的包（2）设置游戏并选择有效的操作（3）设置模式(train/test)和开始迭代（4）创建环境代码总括：代码分解：（5）创建存储检查点文件的路径和目录代码总括：代码分解：（6）定义deep_q_learning()函数代码总括代码分解（7）使用遇到的初始随机操作经验填充重放内存1.代码（1）导入所需要的包#OpenAIGym库，用于构建强化学习环境importgym#

天寒心亦热·2023-04-14 13:58

Python-DQN代码阅读-填充回放记忆（replay memory）

1.代码defpopulate_replay_mem(sess,env,state_processor,replay_memory_init_size,policy,epsilon_start,epsilon_end,epsilon_decay_steps,VALID_ACTIONS,Transition):"""填充回放记忆（replaymemory）的函数参数：sess:TensorFlow会

天寒心亦热·2023-04-14 05:32

Python-DQN代码阅读-初始化经验回放记忆(replay memory)

1.代码defpopulate_replay_mem(sess,env,state_processor,replay_memory_init_size,policy,epsilon_start,epsilon_end,epsilon_decay_steps,VALID_ACTIONS,Transition):#重置环境并获取初始状态state=env.reset()#使用状态处理器对初始状态进行预

天寒心亦热·2023-04-14 05:02

[DQN] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

etal.Playingatariwithdeepreinforcementlearning[J].arXivpreprintarXiv:1312.5602,2013.概述DeepReinforcementLearning(DQN

超级超级小天才·2023-04-13 23:46

DQN论文详解

本文介绍DeepMind发表在Nature上的经典论文《Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning》强化学习的中心问题是Agent如何优化它们对环境的控制（如何对环境采取行动以获得最大奖赏），理论基础包括动物行为的心理和神经科学研究。在处理复杂度高的真实世界任务时，Agent不得不从高维度的感知输入中提取环境的高效表达，将过往经验应用到新情

四碗饭儿·2023-04-12 20:31

【强化学习】DQN与Double DQN

文章目录一、DQN1.1Q网络和目标网络1.2经验回放1.3DQN流程1.4DQN的Q估值过高问题二、DoubleDQN一、DQN1.1Q网络和目标网络Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st

Katniss的名字被占用·2023-04-09 20:42

Pytorch拾遗(2).max()和.min()方法的详解

#A.min(1)：返回A每一行最小值组成的一维数组；#A.max(0)：返回A每一列最大值组成的一维数组；#A.max(1)：返回A每一行最大值组成的一维数组；在pytorch写的代码特别是强化学习DQN

难受啊！马飞...·2023-04-09 12:21

使用深度Q网络（DQN）训练机器人自主导航

简介：在本博客中，我们将介绍如何使用OpenAIGym和深度Q网络（DQN）算法训练一个机器人在模拟环境中实现自主导航。

A等天晴·2023-04-09 00:03

为什么Creating a tensor from a list of numpy.ndarrays is extremely slow

1.问题简介今天运行一个DQN的代码时出现了如下图的warning：UserWarning:Creatingatensorfromalistofnumpy.ndarraysisextremelyslow.Pleaseconsiderconvertingthelisttoasinglenumpy.ndarraywithnumpy.array

小帅吖·2023-04-05 14:23

强化学习笔记(一）基于表格型方法求解RL，Sarsa和Q-learning

课程大致讲了这几个部分：一、强化学习概念及应用，一些常见的环境，如GYM，PARL库（百度出的强化学习算法框架）二、基于表格的RL方法，Sarsa和Q-learning算法三、基于神经网络方法求解RL之DQN

小王子n·2023-04-05 11:05

深度强化学习加载Atari游戏运行库：Could not find module “XXXX\lib\site-packages\atari_py\ale_interface\ale_c.dll“

site-packages\atari_py\ale_interface\ale_c.dll"与train.py:error:thefollowingargumentsarerequired:--rom最近在调试DQN

Ezekiel Mok·2023-03-31 08:21

自定义gym环境并使用RL训练--寻找宝石

完整代码已上传到githubresult_polyDL.mp4.gif最近有项目需要用到RL相关的一些东西，于是就开始尝试自己搭建一个自定义的gym环境，并使用入门的DQN网络对这个环境进行训练，这个是我入门的第一个项目

ICEFLY_299f·2023-03-27 09:22

强化学习(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN，面试看这篇就够了！

1.什么是强化学习其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而强化学习（ReinforcementLearning,RL）是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中，当前的行动不仅会影响当前的rewards，还会影响之后的状态和一系列的rewards。RL最重要的3个特定在于：基本是以一种闭环的形式；不会直接指示选择哪种行动（actions）；一系列的act

mantch·2023-03-26 14:22

系列论文阅读——DQN及其改进

DQN作为DRL的开山之作，DeepMind的DQN可以说是每一个入坑深度增强学习的同学必了解的第一个算法了吧。

想学会飞行的阿番·2023-03-23 15:49

百度PaddlePaddle再获新技能智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定！

PARL是基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架，覆盖了DQN、DDQN、

PaddleWeekly·2023-03-23 04:02

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

RobinZZX·2023-03-13 05:20

强化学习(Q-funcation,DQN)基本介绍

强化学习和监督，无监督学习的关系这三种同属于机器学习的范畴。与监督学习的区别：强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。RL只有奖励值，当然奖励值也不是事先给出的，它是延后给出的。与无监督学习的区别：无监督学习没有label，也没有奖励值，只有一堆的数据特征。强化学习的基本要素基本要素agentagent时RL中的中心组成部分，我们可以称之为学习者或者是决策者。environ

NH3_·2023-03-11 12:27

【深度强化学习】(2) Double DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和大家分享一个深度强化学习算法DQN的改进版DoubleDQN，并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:34

【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型DQN，配合OpenAI的gym环境，训练模型完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:04

关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用

本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念：强化学习的主体：环境、代理agent强化学习中的数据量：状态state、动作/行为action、奖励reward强化学习的目标：找到能使长期累计

x_fengmo·2023-02-25 07:10

汪昭然：构建“元宇宙”和理论基础，让深度强化学习从虚拟走进现实

DeepMind在《Nature》上发表了一篇文章“Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning”，提出了一种新算法叫DeepQ-Network（简称“DQN

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-25 07:06

使用DQN进行价格管理

文章目录前言一、不同的价格响应二、利用DQN优化定价策略1.定义环境2.DQN算法概述3.Algorithm:DeepQNetwork(DQN)总结强化学习-定价、决策参考论文及源码前言供应链和价格管理是企业运营中最早采用数据科学和组合优化方法的领域

纯洁の小黄瓜·2023-02-25 07:25

零基础机器学习做游戏辅助第十课--强化学习DQN（二）

一、经验池我们的神经网络在初期并不能很好的预测Q，所以前期我们是随机做出选择，然后将经验存放起来。因为智能体去探索环境时采集到的样本是一个时间序列，样本之间具有连续性，所以需要打破时间相关性，解决的办法是在训练的时候存储当前训练的状态到记忆体M，更新参数的时候随机从M中抽样mini-batch进行更新。defmemorize(self,state,action,reward,next_state,

kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

零基础机器学习做游戏辅助第九课--强化学习DQN（一）

一、强化学习简介强化学习（英语：Reinforcementlearning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与监督学习不同的是，强化学习不需要带标签的输入输出对，同时也无需对非最优解的精确地纠正。其关注点在于寻找探索（对未知领域的）和利用（对已有知识的）的平衡，强化学习中的“探索-利