dqn 第9页

【李佳辉_周报_2022.10.23】

文章目录1.本周学习主要内容1.1Transformer和Bert1.2机器学习模型部署1.3基于DQN的强化学习算法1.4机器学习特征工程的复习2.所遇到问题及代办3.本周重点3.1Transformer

qq_44954885·2022-12-05 14:06

读书笔记-Coordinated Deep Reinforcement Learners for Traffic Light Control

在交通灯控制问题引入了一种新的奖励函数，并提出了将DQN算法与传输规划transferplanning相结合的多代理深度强化学习方法。

EmilyGnn·2022-12-04 10:50

DDPG Continuous control with deep reinforcement learning笔记

Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning综述：1.论文讲了什么/主要贡献是什么受到DQN算法的启发，将非线性函数逼近器用到了DPG算法中设计出DDPG

Melody1211·2022-12-04 10:47

强化学习w/ Keras + OpenAI的实践：Actor-Critic模型

快速回顾在上次的Keras/OpenAI教程中，讨论了一个非常基础的强化学习算法——DQN（深度Q网络）。

TUPUTECH·2022-12-04 08:08

强化学习--DDPG算法

以前学习的Q-learning算法、Sarsa算法以及DQN算法针对的动作空间都是离散的，DDPG就是对DQN算法的扩展，主要就是让DQN能够解决连续动作控制的问题而提出的。

秃头研究生·2022-12-02 19:05

RL: 几个扩展性很好的网络

目前主流网络是Q-network,AC框架Q-Net:DQN,DuelingQN,DoubleQN,D3QNAC:DDPG,TD3,PPO,SAC等基础网络如下，可扩展性很好：详情参考ElegantRLimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp

IEEEagent RL·2022-12-02 13:10

pytorch 笔记： DQN（experience replay）

1理论知识DQN笔记State-actionValueFunction(Q-function)_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客强化学习笔记experiencereplay经验回放_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2022-12-02 02:45

18_2Reinforcement Learning_\r_end=““_Deep Q-Learning_Double DQN_Dueling DQN_TF-Agents

cp18_ReinforcementLearningforMarkovDecisionMakinginEnv_Bellman_Q-learning_Q-ValueIteration:https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/11788953518_ReinforcementLearning_CartPole_reduce_mean_Q

LIQING LIN·2022-12-02 01:08

强化学习--tf2.4 超级马里奥（super mario） PPO复现

花了我零零散散两周的时间来从最初的Q_Learning,sarsa到高级的DQN,PG,DDPG再到最后的AC,A3C,PPO，我真的觉得没点看头，不知道学完之后能不能搞SuperMario,很不错，tf2

百度pkq·2022-12-01 16:46

用强化学习通关超级马里奥！

本文不拘泥于DQN(DeepQLearningNetwork)算法的深层原理，主要从代码实现的

AI科技大本营·2022-12-01 16:45

强化学习扫盲贴：从Q-learning到DQN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358829371本文学习目标1.复习Q-Learning；2.理解什么是值函数近似（FunctionApproximation）；3.理解什么是DQN

夕小瑶·2022-12-01 16:07

深度确定性策略梯度（DDPG）算法（DataWhale组队学习笔记）

DDPG是为了让DQN可以扩展到连续的动作空间而提出。通过在DQN的基础上增加一个策略网络来输出动作，采用演员-评论员算法，同时更新Q网络和策略网络的参数，来同时训练两个部分。

Savarus·2022-11-30 23:43

【Pytorch教程】：自编码 (Autoencoder)

区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN

_APTX4869·2022-11-30 06:50

Cannot call env.step() before calling reset()

楼主最近在跑DQN程序出现的报错win10系统py3.6Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/2107/Desktop/**/DQN-tensorflow-master

小糖豆牌学习机·2022-11-30 02:27

pytorch报错ValueError: too many values to unpack (expected 4)

最近在复现莫烦老师的DQN玩倒立摆游戏，运行中断并报错为：s_,r,done,info=env.step(a)ValueError:toomanyvaluestounpack(expected4)。

krystal_leee·2022-11-30 02:23

强化学习 DQN Pytorch

本文是参考莫凡的代码，参考up主"Explorer2612"，up主“EvilGeniusMR”以及自己的一些理解进行的DQN代码总结。

Angel濠梁之上·2022-11-29 18:02

深度强化学习CS285-Lec17 Distributed RL

TransferLearning与DistributedRL概述一、分布式RL架构1.1DQN1.2GORILA1.3A3C1.4IMPALA1.5Ape-X1.6R2D3二、其它引用较高的分布式RL架构

Nemo555·2022-11-29 18:01

DDQN与DQN算法用tensorflow2.0实现

深度强化学习DoubleDeepQLearning算法和DeepQLearning用tensorflow2.0实现DQN算法实现首先搭建网络结构，是一个很简单的三个全连接层。

回想sy·2022-11-29 10:49

DQN-TC搭建整理

算法伪代码：M：训练模型时遍历训练集的次数N：训练集中类别的数量s[t]=[x[1],a[1],x[2],a[2],x[3],a[3],...,a[t-1],x[t]]当前的文本是当前episode的最后一个的时候r[j]=EG，否则r[j]=0【EG：推文的期望增益】N:文本数量，G(t)：文本的增益具体流程：1、使用单层LSTM层作为编码器，用于生成文本的向量表示2、强化学习中使用三层架构的神

卧语寒蝉·2022-11-29 09:57

【五】AI Studio 项目详解【VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、(五)在线部署及预测】PARL

汀、·2022-11-28 22:31

Q-Learning, Double DQN与 Dueling DQN算法详解

参考学习课程DavidSilverReinforcementLearning李宏毅教授强化学习文章目录参考学习课程Value-basedQ-Learning算法思想ValueFunctionQFunctionQ-learning的三个个小技巧TargetnetworkExplorationEpsilonGreedyBoltzmannExplorationReplayBuffer完整的Q-Learn

Cder1c·2022-11-28 20:03

基于stable-baselines3的PPO和DQN训练LunarLander-v2

文章目录stable-baselines3配置stable-baselines3环境LunarLander-v2配置LunarLander-v2环境PPO方法DQN方法stable-baselines3StableBaselines3

Cder1c·2022-11-28 20:03

多智能体强化学习思路整理

多智能体强化学习算法思路整理目录摘要背景和意义研究背景强化学习多智能体强化学习与博弈论基础研究意义问题与挑战问题分类问题分析环境的不稳定性与可扩展性的平衡部分可观测的马尔可夫决策过程研究现状基于值函数的方法Q-Learning,DQN

Cder1c·2022-11-28 20:01

DQN学习整理

最近因为比赛接触到DQN，学习过程中遇到很多问题，主要是通过查资料与重复理解的方法进行攻克。到现在我也只能说自己对这方面有所了解，但还是不够精通，同时也意识到自己在代码能力方面还是有很大的提升空间。

等登灯灯·2022-11-28 15:34

Deep Mind 团队论文Playing Atari with Deep Reinforcement Learning复现

笔者使用pythontensorflow尝试复现了这篇论文中的dqn算法，玩AtariBreakout打砖头游戏，使得dqn能够最好可以打掉10块砖。

河北一帆·2022-11-27 19:34

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（Double DQN）论文学习和公式推导

最近刚开始使用DQN，也会用DDQN，但是背后的原理不理解，所以读了这篇论文，下面以翻译并附带一些解释和公式推导的方式讲讲我个人的理解，有疑问可以多交流。

王蛋糕cake·2022-11-27 18:26

人工智能-强化学习-算法：DQN（Deep Q-Learning Network）【Deep Learning Network + Q-Learning 】

DQN（DeepQ-LearningNetwork）可谓是深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知（Perception

u013250861·2022-11-27 18:26

强化学习（八） - 深度Q学习(Deep Q-learning, DQL,DQN)原理及相关实例

Stan Fu·2022-11-27 18:55

深度强化学习中Double DQN算法（Q-Learning+CNN）的讲解及在Asterix游戏上的实战（超详细附源码）

需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、核心思想针对DQN中出现的高估问题，有人提出深度双Q网络算法（DDQN），该算法是将强化学习中的双Q学习应用于DQN中。

showswoller·2022-11-27 18:52

【强化学习】用强化学习通关超级马里奥！

Datawhale干货作者：肖遥，华中农业大学，Datawhale优秀学习者DQN算法实践之速通超级马里奥作为强化学习(ReinforceLearning,RL)的初学者，常常想将RL的理论应用于实际环境

风度78·2022-11-27 10:50

价值学习（Value-based Reinforcement Learning）

文章目录前言一、价值学习（Value-basedReinforcementLearning）1.DeepQ-Network（DQN）2.训练DQN使用的算法3.TDlearningforDQN总结前言讲完强化学习的基本概念

问凝·2022-11-27 07:09

【Pytorch教程】：卷积神经网络 CNN

区分类型(分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN循环神经网络(分类)RNN循环神经网络(回归)自编码(Autoencoder)DQN

_APTX4869·2022-11-26 20:01

深度强化学习中深度Q网络（Q-Learning+CNN）的讲解以及在Atari游戏中的实战（超详细附源码）

需要源码请点赞收藏关注后评论区留下QQ~~~深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效一、DQN

showswoller·2022-11-26 09:21

强化学习 Model-Based 和 Model-Free

Model-Free：环境对输入的响应就是一个映射，withoutmodel，如常见的深度强化学习DQN/A3C/PPO等；Model-Based：环境对输入的响应是统计概率分布P(s_new|s,a)

布谷AI·2022-11-26 02:15

Q-Learning算法

Q-learning也是一种TD算法，目的是为了学习最优动作价值函数Q*，其实训练DQN的算法就是Q-learning。Sarsa算法和Q-learning算法的区别：两者的TDtarget略有不同。

whzooz·2022-11-25 11:47

基于DQN的强化学习快速浏览（基础知识+示例代码）

一、强化学习的基础概念强化学习中有2个主要的实体，一个是智能体(agent)，另一个是环境(environment)。在强化学习过程中，智能体能够得到的是环境当前的状态(State)，即环境智能体所处环境当前的情况。另一个是上一步获得的环境的奖励(Reward)，即环境给予智能体动作的一个反馈。智能体根据这两个信息，决定在环境中采取的动作(Action)，以及环境接收智能体的动作，返回下一步的状态

三晚不过弦一郎·2022-11-25 08:37

基于DQN与gym的小车爬坡训练

GPU下的环境搭建2.CPU下的环境搭建3.其他依赖包二、环境学习1.观测2.行为3.物理交互4.奖励5.小车初始状态6.终止条件GPU加速模型保存读取模型调参大法奖励的自定义总结前言强化学习智能体：DQN

维维维维维维·2022-11-24 15:14

【零基础强化学习】基于DQN的highway自动驾驶

基于DQN的车道保持写在前面showmecode,nobb结果展示写在最后谢谢点赞交流！

南城果宝·2022-11-24 15:43

强化学习之第一篇：基础知识点学习

文章目录强化学习基本概念两种学习方式策略学习方式ReinfoceActor-Critic价值学习方式价值学习Q-learning价值学习DQN训练方式TD算法Multi-StepTDAlphagoMCTS

浅冲一下·2022-11-24 10:31

DQN简介

DQN可以视为Q-learning的进阶版，DQN与Q-learning十分相似，DQN解决了Q-learning解决不了的问题。

yf_programmer·2022-11-23 22:14

强化学习DQN算法

DQN概述DQN简述DQN算法主要的算法流程是将神经网络与Q-learning算法结合。

a昊学·2022-11-23 22:43

DQN(Deep Q Network)及其代码实现

为什么需要DQN我们知道，最原始的Q-learning算法在执行过程中始终需要一个Q表进行记录，当维数不高时Q表尚可满足需求，但当遇到指数级别的维数时，Q表的效率就显得十分有限。

LuKaiNotFound·2022-11-23 22:42

DQN（Nature DQN）算法流程讲解

DQN相较于传统的强化学习算法（Q-learning）有三大重要的改进：（1）引入深度学习中的神经网络，利用神经网络去拟合Q-learning中的Q表，解决了Q-learning中，当状态维数过高时产生的

定鼎·2022-11-23 22:41

强化学习入门5—一文带你了解DQN

文章目录深入了解DQN简介值函数近似怎么训练？算法流程小结深入了解DQN本文是强化学习入门系列的第五篇。我们前面介绍了Q-learning，今天介绍一个深度版的Q-learning。

小菜羊~·2022-11-23 22:40

DQN(基本概念和进阶技巧）

#DQNDQN是指基于深度学习的Q-learning算法，主要结合了价值函数近似（ValueFunctionApproximation）与神经网络技术，并采用了目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。在Q-learning中，使用表格来存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-动作值函数Q（s,a）。为了在连续的状态空间中计算价值函数,我们可以用一个函数来表示近似计算，称为价值函数近似。其中，

shinel`l·2022-11-23 22:39

进阶阶段（四）——基本DQN算法

进阶阶段（一）——基本DQN算法一、表格式存储与值函数近似1、维度灾难2、值函数近似二、DQN是什么三、MemoryReplay的步骤一、表格式存储与值函数近似1、维度灾难在之前的学习中，我们学习的都是传统的强化学习方式

魔法攻城狮MRL·2022-11-23 22:38

DQN高级技巧

DQN高级技巧DQN和TDLearning回顾DQN之前我们学过Q∗(s,a)Q^*(s,a)Q∗(s,a)函数，它叫做动作价值函数，它依赖于当前的状态s和动作a，它基于当前状态s给所有的动作a打分，分数反映了动作

哈哈哈捧场王·2022-11-23 22:38

(强化学习（二）--DQN算法

强化学习（二）--DQN算法1.DQN算法1.1Experiencereplay(经验回放)1.2FixedQtarget(固定Q目标)1.3神经网络的LOSS函数2.DQN的代码实现2.1代码的整体框架

BUAA小乔·2022-11-23 22:08

DQN（Deep Q-Network）简单理解

Q-Learning可以很好的解决迷宫问题，但这终究是个小问题，它的状态空间和动作空间都很小。而在实际的情况下，大部分问题都有巨大的状态空间或动作空间，建立Q表，内存是不允许的，而且数据量和时间开销也是个问题。NIPS2013PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningNature2015Human-levelControlthroughDeepReinfor

qq_39429669·2022-11-23 22:08

第1期技术: DQN算法原理及实现过程

深度强化学习实验室（DeepRLhub）访问官网：http://deeprlhub.com特别声明：本文是作者在充分知晓著作权细则的情况下，经过个人付出或者翻译他人著作内容，并已注明翻译原文来源的情况下授权给《深度强化学习实验室》CSDN博客发布，内容仅供深度强化学习领域的爱好者分享与交流使用，无任何商业行为，出处解释权归深度强化学习实验室，内容版权和解释权归作者所有，如有任何侵犯他人利益，请联系

深度强化学习实验室·2022-11-23 22:05

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