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dqn
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
tensorflow
深度学习
机器学习
强化学习实践 |
DQN
和OpenAI Gym中的CartPole
强化学习实践|
DQN
1.直觉介绍2.Experiencereplay和FixedQ-targets3.伪代码4.PyTorch实现4.1CartPole介绍4.2DummyPolicy4.3
DQN
4.4
SuperFeHanHan
·
2022-12-19 14:37
David
Silver
强化学习
强化学习
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
强化学习
强化学习
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
游戏
深度学习
python
人工智能
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
人工智能
深度学习
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
python在人工智能应用锁
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
深度学习
人工智能
神经网络
阿里云
云计算
策略梯度算法的理解
1.
DQN
2
DQN
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
深度学习
强化学习
python
deep
learning
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
强化学习
强化学习
matlab
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
DQN
强化学习
python
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
自动驾驶
计算机视觉
人工智能
python
神经网络
机器学习
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
深度学习
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python讲得好差
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
人工智能
深度学习
Pytorch
【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
python
算法
算法
强化学习
深度学习
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
深度强化学习
深度学习
机器学习
人工智能
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
人工智能
人工智能
强化学习
CartPole
Policy
Gradient
【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
Pytorch的强化学习
pytorch
pygame
python
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
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2022-12-14 06:49
机器学习
强化学习
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
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2022-12-13 14:56
强化学习
学习笔记
论文阅读
算法
强化学习
【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
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2022-12-12 22:39
路径规划
matlab
开发语言
算法
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
强化学习
mujoco
强化学习
人工智能
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
学习笔记
RL |
DQN
CatalogueDQNFrameworkApplication1.1CartpoleIntroduction1.2Code1.3ResultReferenceDQNFrameworkTheagentinteractswiththeenvironmenttogeneratenextstate,rewardandterminationinformation,whichwillbestoredinar
明灵暗尘
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2022-12-11 18:46
RL
RL
DQN
CartPole
Gym
强化学习
【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
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2022-12-11 17:08
强化学习
pytorch
深度学习
机器学习
强化学习
人工智能
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
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2022-12-11 17:36
人工智能
大数据
git
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
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2022-12-11 17:05
人工智能大作业
算法
神经网络
深度学习
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
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2022-12-11 17:31
人工智能
CartPole
强化学习
DQN
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
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2022-12-11 10:01
#
Reinforcement
Learning
算法
人工智能
强化学习
PolicyGradient
【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
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2022-12-11 10:55
强化学习
深度学习
强化学习
【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
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2022-12-10 14:52
SLAM
语义
主动SLAM
1024程序员节
强化学习代码实战
今天和大家分享一下如何通过强化学习
DQN
打游戏#博学谷IT学习技术支持#文章目录强化学习代码实战前言一、强
陈万君Allen
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2022-12-10 08:59
Python和人工智能
人工智能
神经网络
pytorch
深度强化学习主流算法介绍(一):
DQN
系列
本系列深度强化学习算法介绍文章,旨在将上次组会内容分享到公众号上(准备组会肝的挺累想成果转化下),内容不会特别深入(毕竟太深的我还不会)。主要是按动作空间的类型进行分类,包括离散动作空间、连续动作空间和混合动作空间,并按照时间发展脉络进行梳理,方便了解整个深度强化学习领域大致的发展方向和趋势,以及各个算法之间的递进关系。图片转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/342919
lllzzzhhh2589
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2022-12-10 02:52
深度强化学习
算法
深度强化学习
DQN
深度强化学习算法调参
部分调参技巧在
DQN
类算法上并不适应。本来嘛,
DQN
类算法只能算深度强化学习的入门级算法,简单,好理解。PPO类算法的远离相对来讲比较复杂。Trick1—Advan
难受啊!马飞...
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2022-12-10 02:18
强化学习
强化学习
强化学习打卡之
DQN
与Actor-Critic
DQN
主要是把Q函数通过价值函数近似方法转换为一个深度神经网络。神经网络输入的是状态,输出每个动作的Q值。
小白684
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2022-12-09 13:13
强化学习 --baseline项目之gym中的Atari游戏的环境重写
gym中集成的atari游戏可用于
DQN
训练,但是操作还不够方便,于是baseline中专门对gym的环境重写,以更好地适应
dqn
的训练从源码中可以看出,只需要重写两个函数reset()和step(),
可可亚西村的橘子
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2022-12-09 13:39
强化学习
基于stable-baseline3 强化学习
DQN
的lunar lander的稳定控制
基于stable-baseline3强化学习
DQN
的lunarlander的稳定控制依赖包lunarlander随机初始化action基于stable-baseline中
DQN
的实现模型训练模型测试网络架构优化附录依赖包鉴于不同版本的
Colin_Fang
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2022-12-09 13:33
python
开发语言
pytorch
人工智能
倒立摆_
DQN
算法_边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实践(5)
倒立摆_
DQN
算法_边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实践(5)0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、ReplayMemory.py6
sethnieTech
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2022-12-09 10:33
边学边做深度强化学习
pytorch
算法
深度学习
[强化学习实战]
DQN
算法实战-小车上山(MountainCar-v0)
DQN
算法实战-小车上山案例分析实验环境用线性近似求解最优策略用深度Q学习求解最优策略参考代码链接案例分析如图1所示,一个小车在一段范围内行驶。
如果我变成回忆l
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2022-12-08 22:10
强化学习
强化学习
算法
python
强化学习(四)——
DQN
系列(
DQN
, Nature
DQN
, DDQN, Dueling
DQN
等)
1概述在之前介绍的几种方法,我们对值函数一直有一个很大的限制,那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助,但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大,使用表格表示难以求解,因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来,才能保证对于任意一个状态和行动,我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下,传统的方法,比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。针对上面
叛逆的鲁鲁修love CC
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2022-12-08 22:10
人工智能
【经验分享】
DQN
入门篇—利用
DQN
解决MountainCar
【经验分享】
DQN
入门篇—利用
DQN
解决MountainCar 近日,学习了百度飞桨深度学习学院推出的强化学习课程,通过课程学习并结合网上一些知识,对
DQN
知识做了一个总结笔记。
小明很狂躁
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2022-12-08 22:08
强化学习系列
机器学习
强化学习
深度学习
【强化学习实战-04】
DQN
和Double
DQN
保姆级教程(2):以MountainCar-v0
【强化学习实战-04】
DQN
和DoubleDQN保姆级教程(2):以MountainCar-v0实战:用DoubleDQN求解MountainCar问题MountainCar问题详解MountainCar
刘兴禄
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2022-12-08 22:04
机器学习+强化学习-笔记
RL+OR
强化学习
机器学习
深度学习
Pytorch
MountainCar
快乐的强化学习2——
DQN
及其实现方法
快乐的强化学习2——
DQN
及其实现方法学习前言简介
DQN
算法的实现具体实现代码学习前言刚刚从大学毕业,近来闲来无事,开始了机器学习的旅程,深度学习是机器学习的重要一环,其可以使得机器自我尝试,并通过结果进行学习
Bubbliiiing
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2022-12-08 02:35
快乐的强化学习
DQN
强化学习
机器学习
人工智能
强化学习(RL)——Reinforcement learning
强化学习一、强化学习简介二、强化学习发展历程三、深度强化学习DRL四、马尔可夫决策过程五、值函数六、Q值七、蒙特卡洛(MC)与时序差分(TD)八、强化学习的代表算法1.Q-learning算法2.
DQN
雨落i
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2022-12-08 02:01
大数据基础
强化学习
机器学习
人工智能
强化学习-DDPG算法
DDPG算法在DDPG算法之前,我们在求解连续动作空间问题时,主要有两种方式:一是对连续动作做离散化处理,然后再利用强化学习算法(例如
DQN
)进行求解。
数据铁人
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2022-12-07 12:33
强化学习
算法
人工智能
【强化学习】Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG)算法详解
1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华,而且还吸收让计算机学会玩游戏的
DQN
的精华,合并成了一种新算法,叫做DeepDeterinisticPolicyGradient
谁最温柔最有派
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2022-12-07 12:31
人工智能算法
python
算法
强化学习
人工智能
用pytorch实现DDPG算法
DDPG算法将确定性策略梯度算法和
DQN
算法中的相关技术结合在一起,之前我们在讲
DQN
算法时,详细说明了其中的两个重要的技术:经验回放和目标网络。具体
m0_62444401
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2022-12-07 12:56
python
python
人工智能
深度学习
神经网络
pytorch
[Distributed Training]强化学习并行训练论文合集
github.com/PaddlePaddle/PARL/blob/develop/papers/archive.md#distributed-training整体介绍强化学习需要的数据量其实是相当大的,在15年
DQN
小芮猪
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2022-12-06 22:50
#
RL
什么是强化学习,强化学习在控制系统中的应用以及matlab强化学习工具箱的介绍
一、ReinforcementLearningToolbox介绍强化学习工具箱使用强化学习算法(包括
DQN
,A2C和DDPG)为训练策略(policy)提供函数和模块。
领海王WHL
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2022-12-06 14:11
强化学习
matlab
强化学习
人工智能
强化学习之
DQN
:算法思想、案例及详解,使用
DQN
算法实现自动走迷宫
DQN
算法及案例:如何使用
DQN
实现走迷宫算法原理案例详解算法原理在了解
DQN
之前,我们需要知道值函数近似这一思想。值函数近似:在数据较大情况下,根据s&a去查询Q值会比较困难。
Rulcy
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2022-12-06 12:35
神经网络
python
tensorflow
强化学习
深度学习
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