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【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

强化学习之DQN

importcollectionsimportrandomimportgym,osimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,lossesenv=gym.make('CartPole-v1')#创建游戏环境env.seed(1234)t

woshi233·2022-12-19 14:08

强化学习实践 | DQN和OpenAI Gym中的CartPole

强化学习实践|DQN1.直觉介绍2.Experiencereplay和FixedQ-targets3.伪代码4.PyTorch实现4.1CartPole介绍4.2DummyPolicy4.3DQN4.4

SuperFeHanHan·2022-12-19 14:37

利用DQN解决Gym库的CartPole问题

刚刚入门强化学习，有问题还希望多多交流~CartPole环境介绍关于Gym库的CartPole环境请参考大佬的博客CartPole环境介绍DQN介绍DQN相比于Q_Learning其实就是将Q表变成了神经网络

清致·2022-12-19 14:07

使用DQN来进行Gym中的CartPole-v1游戏

算法原理：算法输入：迭代轮数T，状态特征向量维度n,动作集A,步长α，衰减因子γ,探索率ϵ,Q网络结构,批量梯度下降的样本数m。输出：Q网络参数1.随机初始化Q网络的所有参数w，基于w初始化所有的状态和动作对应的价值Q。清空经验回放的集合D。2.forifrom1toT，进行迭代。a)初始化S为当前状态序列的第一个状态,拿到其特征向量ϕ(S)b)在Q网络中使用ϕ(S)作为输入，得到Q网络的所有动作

Wild ultraman·2022-12-19 14:59

什么是强化学习中的“重要性采样”？

重要性采样的原始含义，然后讲述重要性采样在强化学习中扮演的角色，最后解释一下为什么Q-Learning、DQN、DDPG这些方法不需要重要性采样。

LRJ-jonas·2022-12-18 23:22

python在人工智能应用锁_干货 | Python人工智能在贪吃蛇游戏中的应用探索（上）...

文案&代码白宇啸排版&审校邓发珩前言一个月前，人工智能对我来说都是很陌生的，更不用说神经网络、强化学习、DQN等名词了。疫情期间，经过在家努力学习，我对这些概念越来越清晰了，也越来越喜欢上了它们。

weixin_39654751·2022-12-18 19:04

深度强化学习技术概述

针对传统强化学习无法解决高维数据输入的问题，2013年MnihV等人首次将深度学习中的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）[1][2][3]引入强化学习中，提出了DQN

阿里云技术·2022-12-18 18:52

策略梯度算法的理解

1.DQN2DQN的不足二、策略梯度1.区别2.目标函数构造总结前言策略梯度(PolicyGradient,PG)的通俗介绍。一、来源？

古道西风瘦码·2022-12-18 18:49

MATLAB强化学习实战(六) 使用Deep Network Designer创建智能体并使用图像观察进行训练

创建智能体并使用图像观察进行训练有图像观测的摆锤环境创建环境接口使用深度网络设计器构建critic网络创建图像观测路径创建全输入路径和输出路径从DeepNetworkDesigner导出网络训练智能体智能体仿真本示例说明了如何创建深度Q学习网络（DQN

如果我变成回忆l·2022-12-18 02:06

利用人工智能玩智龙迷城,神魔之塔，转珠游戏（二）DQN

前言我们知道了使用q-learning可以解决延迟奖励问题，但是还是有一个问题，他的表格太大了所以我们使用神经网络来代替q表格，就是DQN啦DQN我们先设定一堆超参数（实际上跑一遍代码就知道他们分别有什么作用了

活塞君·2022-12-18 02:59

使用CARLA模拟器实现DQN自动驾驶（二）搭建神经网络

由于图像数据的结构复杂，数据量大，考虑到用没有超强算力的电脑运行程序的时候，为了简化模型结构，对数据进行压缩，摄像头传来的图像先设置为80*60。为了让模型能学到正确的参数，需要对智能体的action和reward进行定义，汽车控制的主要3个参数可以量化成油门力度([0,1])，刹车力度([0,1])，方向盘角度([-1,1])，是否倒档(True/False)。但是根据一般的开车习惯，这些变量并

Veronica1312·2022-12-18 02:27

DQN强化学习实践

DQN强化学习实践importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym#定义超参数BATCH_SIZE

梦码城·2022-12-18 02:53

莫烦python讲得好差_莫烦PYTHON——PyTorch——DQN 代码详解

importtorch#导入torchimporttorch.nnasnn#导入torch.nnimporttorch.nn.functionalasF#导入torch.nn.functionalimportnumpyasnp#导入numpyimportgym#导入gym#超参数BATCH_SIZE=32#样本数量LR=0.01#学习率EPSILON=0.9#greedypolicyGAMMA=0

weixin_39912163·2022-12-17 14:48

莫烦pytorch教程中DQN代码IndexError: too many indices for array

最初代码：action=torch.max(actions_value,1)[1].data.numpy()[0,0]#returntheargmax修改后代码：action=torch.max(actions_value,1)[1].data.numpy()[0]#returntheargmax参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-l

QxwOnly·2022-12-17 14:17

【深度强化学习】DDPG算法

同时，和DQN一样，DDPG中也引入了experiencebuffer的机制，用于存储agent与环境交互的数据(st,at,rt,st+1,done

FPGA硅农·2022-12-17 14:16

基于DQN实现立杆子游戏

设置参数，定义学习率，奖励递减值，记忆库大小等Batch_size=32Lr=0.01#学习率Epsilon=0.9#最优选择动作百分比Gamma=0.9#奖励递减函数Target_replace_iter=100#Q现实网络的更新频率Memory_capacity=2000#记忆库大小env=gym.make('CartPole-v0')#创建立杆子游戏模型的环境env=env.unwrappe

维他柠檬可乐·2022-12-17 14:45

人工智能学习：倒立摆强化学习控制-Policy Gradient（11）

相对于DQN输出采取动作的Q值，PolicyGradient网络输出采取动作的概率，根据概率来判断需要采取的动作，并在训练过程不断修正网络，使输出的概率更好的符合最优的采取动作的策略。

星光2020·2022-12-16 23:02

【Pytorch】第 9 章：Capstone 项目——用 DQN 玩 Flappy Bird

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-12-14 15:23

强化学习环境配置

本文大篇幅来源于：https://blog.csdn.net/qq_37112826/article/details/109326195和：https://github.com/analoganddigital/DQN_play_sekirorl

九野的博客·2022-12-14 06:49

三篇强化学习用于多智能体路径规划的论文

Multi-RobotPathPlanningMethodUsingReinforcementLearning期刊：appliedscienceMDPI总结：使用VGG进行特征提取，再使用DQN进行决策

strawberry47·2022-12-13 14:56

【路径规划】基于DQN实现机器人路径规划附matlab代码

1简介2部分代码classdefDQNEstimator

matlab科研助手·2022-12-12 22:39

强化学习环境：MuJoCo 安装踩坑记录（2020年7月18日）

文章目录写在开头：一、MuJoCo环境介绍：二、系统平台介绍：三、安装MuJoCo：3.1获取许可证3.2下载源文件四、安装mujoco-py五、最后解决方案：写在开头：本文写在笔者学习了强化学习算法DQN

AItrust·2022-12-11 23:58

深度学习介绍与DQN

文章目录一、ReinforcementLearning简介二、强化学习方法分类1.理解环境（modelbased）/不理解环境（modelfree）2.基于概率（policy-based）/基于价值（value-based）3.回合更新（MonteCarloupdate）/单步更新(temporal-differenceupdate)4.在线学习（on-policy）/离线学习（off-polic

Late May·2022-12-11 18:26

RL | DQN

CatalogueDQNFrameworkApplication1.1CartpoleIntroduction1.2Code1.3ResultReferenceDQNFrameworkTheagentinteractswiththeenvironmenttogeneratenextstate,rewardandterminationinformation,whichwillbestoredinar

明灵暗尘·2022-12-11 18:46

【零基础强化学习】100行代码教你实现基于DQN的gym登山车

基于DQN的gym登山车写在前面showmecode,nobb界面展示写在最后谢谢点赞交流！

南城果宝·2022-12-11 17:08

强化学习DQN

强化学习中有两种重要的方法：PolicyGradients和Q-learning。其中PolicyGradients方法直接预测在某个环境下应该采取的Action，而Q-learning方法预测某个环境下所有Action的期望值(即Q值）。一般来说，Q-learning方法只适合有少量离散取值的Action环境，而PolicyGradients方法适合有连续取值的Action环境。在与深度学习方法

choushi5845·2022-12-11 17:36

以Cart Pole为环境，实现DQN和PG算法

一、实验题目以CartPole为环境，实现DQN和PG算法二、实验内容1.算法原理强化学习—DQN算法原理详解binbigdata的博客-CSDN博客dqn算法DeepRL系列(7):DQN(DeepQ-learning

夜忆星辰·2022-12-11 17:05

人工智能学习：倒立摆强化学习控制-DQN（10）

DQN（DeepQ-Network）可以用来实现对倒立摆（CartPole）对象的控制。

星光2020·2022-12-11 17:31

策略梯度算法（Policy Gradient）理论基础及REINFORCE算法代码实现

策略梯度理论基础Q-learning、DQN及DQN改进算法都是基于价值（value-based）的方法，其中Q-learning是处理有限状态的算法，而DQN可以用来解决连续状态的问题。

奋斗的西瓜瓜·2022-12-11 10:01

【强化学习】策略梯度（Policy Gradient）

添加基线为每个动作分配不同的权重策略梯度基本知识强化学习主要分为两类：基于价值的（如Sarsa、Q-Learning和DQN算法），先计算每个状态对应的动作的Q值，再选择Q值最大的动作执行。

Judy18·2022-12-11 10:55

【文献笔记】用于UAV的深度强化学习语义主动感知Semantic

假设无人机执行基于视觉的状态估计，如基于关键帧的视觉里程计和机载语义分割，所提出的深度策略网络（DQN）持续评估所观

奋豆者·2022-12-10 14:52

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