经过数小时的训练,我们使用DQN获得的最佳表现如文章开头所示: 在引入更复杂的强化学习算法后,系统性能得到进一步提升: 总结 本研究展示了强化学习在游戏人工智能领域的应用潜力。通过具体项目实践,我们期望能够推动该领域的研究发展,并激发更多研究者的兴趣。 如需深入了解本项目的技术细节,请参考下方附录和完整的源代码...
使用已训练的策略网络预测当前状态下每个动作的 Q 值,并选择 Q 值最大的动作 action = policy_dqn(self.state_to_dqn_input(state, num_states)).argmax().item() # 执行动作并获取反馈 state, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action) # 关闭环境 env.close() # Print DQN: state, ...
探索时间占比和最终ε共同决定了 DQN 探索和利用的平衡。ε-greedy 策略在训练开始的时候,随机选择 action 的概率ε=1,探索力度最大;随着训练进行ε逐渐线性下降直至达到最终 epsilon 保持恒定,之后 DQN 的训练将以利用为主而只保留少量探索。因此,最终ε取值在区间 [0,1] 内靠近 0 的一端。探索时间占比指的...
最终训练第一关结果动画 DQN 算法回顾 上期详细讲解了DQN中的两个重要的技术:Target Network 和 Experience Replay,正是有了它们才使得 Deep Q Network在实战中容易收敛,以下是Deepmind 发表在Nature 的 Human-level control through deep reinforcement learning 的完整算法流程。 超级玛丽 NES OpenAI 环境 安装基于Open...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
211计算机博士精讲强化学习系列主流算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C,50集入门到精通! 跟着李mu学AI 573 24 【李宏毅】2025年最新的AI Agent教程!2小时清楚AI Agent的基本运作原理及实例解读,简直不要太爽!人工智能|深度学习|大模型 李教授讲人工智能 5375 28 终于有博士将强化学习顺序讲清楚了!强化学习入门...
然而,在训练过程中,我们可能会遇到loss越来越大或者出现Nan的问题。本文将会探讨这个问题,并提供一些解决办法。 1.损失逐渐增大的原因 在使用DQN进行强化学习时,loss逐渐增大通常是因为训练过程中遇到了以下问题: a.学习速率过大:学习速率过大可能导致网络参数更新过于剧烈,跳过了最优解。可以尝试逐渐减小学习速率,或者...
训练DQN算法主要包括以下几个步骤：4.1初始化和参数设置 首先，我们需要初始化一个深度神经网络，用于逼近值函数。同时，我们需要设定一些超参数，如学习率、折扣因子、经验回放缓冲区的大小等。4.2数据收集和预处理 在每一轮训练中，我们通过与环境交互收集一定数量的训练数据。在收集数据时，为了增加数据的多样性，...
DQN 处理 CartPole 问题——使用强化学习,本质上是训练MLP,预测每一个动作的得分,代码:#-*-coding:utf-8-*-importrandomimportgymimportnumpyasnpfromcollectionsimportdequefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.optimizersimportAda
深度强化学习DQN训练避障 目录 一.前言 二.代码 2.1完整代码 2.2运行环境 2.3动作空间 2.4奖励函数 2.5状态输入 2.6实验结果 一.前言 深度Q网络(DQN)是深度强化学习领域的一项革命性技术,它成功地将深度学习的强大感知能力与强化学习的决策能力相结合。在过去的几年里,DQN已经在许多复杂的问题上展示了其卓越的性能...