个人理解简易版强化学习,notebook路径:https://github.com/kingkingofall/PPO, 视频播放量 907、弹幕量 0、点赞数 26、投硬币枚数 14、收藏人数 103、转发人数 11, 视频作者 渐奔明, 作者简介 ~~~,相关视频:当你在强化学习环境中不小心改下参数belike,沙子是怎么变成玻
6.3加权数据池 以及后面的dobule DQN ,noiseDQN巴拉巴拉,属于外延拓展,直接定位看代码即可 7.策略梯度 13.PPO离散动作 P13 - 00:31 4/30学习进度
下面简单的说明一下,代码中的核心部分。详细介绍可以看莫烦视频或者结合代码自己理解。 Class 中包含了5个主要模块,分别是 __init__ (初始化),_build_net(网络构建),store_transition(储存过去操作),choose_action(根据状态选择动作),learn(网络学习)。 _build_net:构建了两个结构相同网络eval_net和target_net。
done= torch.LongTensor([i[4]foriinsamples])returnstate, action, reward, next_state, done#获取动作价值defget_value(state, action):"""根据网络输出找到对应动作的得分,使用策略网络"""value=model(state) value= value[range(64), action]returnvalue#获取学习目标值defget_target(next_state, reward, ...
强化学习代码实战-09 SAC 算法 离线学习算法:A3C, PPO, TRPO 在线学习算法:DDPG,训练不稳定,容易陷入局部最优 SAC: 离线策略,随机策略,最大化累积奖励的同时最大化策略的熵(更好地探索环境,熵值越高,策略越随机,目标的奖励越大) Soft Actor-Critic 算法公式:...
人工智能算法原理与代码实战:强化学习与智能交互,1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术,它通过在环境中进行交互来学习如何做
人工智能算法原理与代码实战:强化学习的基本原理与实现,1.背景介绍强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种人工智能技术,它旨在让计算机代理通过与环境的互动来学习如何做出
2. 在强化学习这个领域中,reward函数是一个需要精心设计的函数。目前暂时没有好的reward设计思路,但还是修改了之前的reward函数。(其实之前的reward的设计也是错的) 首先将第二天的股票价格的涨跌幅当做reward。 reward =(self.trend[self.t + 1] - self.trend[self.t]) / self.trend[self.t] ...
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Si...