最好的学习方法 是先看算法,然后学习优秀实践项目,最后动手修改。本系列博客也是对github强化学习实践项目学习和分析,通过动手实践提高对强化学习掌握能力,记录学习过程。 Rafael1s/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmsgithub.com/Rafael1s/Deep-Reinforcement-Learning-Algorithms 这个github项目支持多个实践项目也涉及多个...
ZouJiu1/Hands-on-RL: https://hrl.boyuai.com/ (github.com)github.com/ZouJiu1/Hands-on-RL/tree/main 简介 reward在RL内是很重要的,通常都需要价值函数来train模型,但是通常是不知道状态或者动作的reward的,而且现实生活的动作太多了,无数的动作和状态,reward不好design,而且状态也不好区分的,要完成...
欢迎来到《动手学强化学习》(Hands-on Reinforcement Learning)的地带。该系列从强化学习的定义等基础讲起,一步步由浅入深,介绍目前一些主流的强化学习算法。每一章内容都是一个Jupyter Notebook,内含详细的图文介绍和代码讲解。 由于GitHub上渲染notebook效果有限,我们推荐读者前往Hands-on RL主页进行浏览,我们在此提供...
[动手学强化学习]系列,基于pytorch。. Contribute to zzsong1023/reinforcement_learning development by creating an account on GitHub.
我们希望听取大家的意见,关于本书若有任何想与我们说的,例如有什么地方写得不清楚、哪里的代码有问题、有什么话想要吐槽的,可前往 GitHub 项目提交 issue。 作者 张伟楠 上海交通大学副教授,博士生导师,曾获上海 ACM 新星奖,达摩院青橙奖等奖项 沈键 上海交通大学 APEX 实验室博士,研究方向为强化学习和数据挖掘 ...
从DQN 算法开始,我们将会用到rl_utils库,它包含一些专门为本书准备的函数,如绘制移动平均曲线、计算优势函数等,不同的算法可以一起使用这些函数。为了能够调用rl_utils库,请从GitHub 仓库下载rl_utils.py文件。 import randomimport gymimport numpy as npimport collectionsfrom tqdm import tqdmimport torchimport ...
强化学习实践之旅，动手实现Double DQN - 从理论到实践 通过深度学习与实践结合，理解并掌握强化学习算法的最佳路径是理论研读-理解案例-亲手实践。本文将聚焦于GitHub上的CarPole项目，重点剖析Double DQN算法的原理和代码实现，以提升对强化学习的实战能力。该项目包含多种环境支持，如AntBulletEnv、...
GitHub上的项目提供了多种强化学习算法的实战项目，经过适配，使其能在Windows系统和PyCharm（社区版）环境中运行。项目支持的环境包括AntBulletEnv、BipedalWalker等共计14个挑战，如CarPole-v0，它要求玩家通过移动小车保持杆子平衡，环境设计和奖励机制对学习至关重要。DQN（Deep Q-Network）作为value-based...
在代码的编写过程中,我们把一些重复的功能性代码整理在rLutils.py文件中(可以在仓库https:/github.com/boyu-ai/Hands-on-RL中找到),以方便在各个Notebook中调用。书中会尽可能对一些关键代码进行注释,但我们也深知无法将每行代码都解释清楚,还望读者在代码学习过程中多加思考,甚至翻阅一些其他资料,以做到完全理解...
从DQN 算法开始,我们将会用到rl_utils库,它包含一些专门为本书准备的函数,如绘制移动平均曲线、计算优势函数等,不同的算法可以一起使用这些函数。为了能够调用rl_utils库,请从GitHub 仓库下载rl_utils.py文件。 import random import gym import numpy as np ...