增加另一个相同结构的网络用于产生TD Target,避免bootstrapping,该网络称为Target Network Q(s_{t+1},a;w^-) 。且该网络每隔多个episodes才更行,并不是每轮迭代都更新 与原始对比: Double DQN 三种计算TD Target的方法对比 Pytorch实现CartPole CartPole游戏中agent是一个可以左右移动的滑块(Cart),游戏目标是控...
Q-learning 背后的思想是: 如果我们有一个函数 Q∗:State×Action→R 能够 告诉我们可以获得的回报是多少, 那么如果要在某个给定的状态上采取一个最优动作,只需要简单的构建一个能够使可获得的回报最大化的策略即可: π∗(s)=argmaxa Q∗(s,a) 然而, 我们并不知道外部世界环境的所有完整信息,所以我们...
本文介绍了时间差分(TD)、SARSA、Q-Learning等算法,最后介绍Deep-Q-Learning并给出了Deep-Q-Learning的pytorch代码例子。 一、简介 在强化学习中,智能体通常面临复杂困难的环境,智能体需要处理高维的特征输入并能对环境较好的建模和刻画,并推广过去的经验(已发生的样本)和处理环境中的新问题(新样本)。智能体需要...
下面是一个使用PyTorch实现的简单的DQN算法的例子。在这个例子中,我们假设环境是OpenAI Gym的CartPole环境。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpimportgymfromcollectionsimportdequeimportrandom# 定义Q网络classQNetwork(nn.Module):def__init__(self, state_dim, action_dim):super(Q...
四、使用PyTorch实现DQN 以下是使用PyTorch实现DQN的示例代码：```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np class DQN(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(DQN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)se...
英文字幕,最适合初学者入门的强化学习课程,佐治亚理工CS8803 - Introduction to Reinforcement Learning 1292 -- 9:28 App 基于强化学习Q-learning的智能网联汽车路径规划 1.1万 85 1:12:50 App Python·Pytorch-一点一点学AI-5-人人都可以学会的强化学习DQN(Deep Q-Learning) 1414 1 38:55 App 【深度强化学习...
PyTorch深度学习 Deep Learning with PyTorch ch.7, p3 分类模型的loss函数 MSE 和 NLL(等价于交叉熵), 视频播放量 408、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 2、转发人数 2, 视频作者 PhilLee18, 作者简介 ,相关视频:122集付费!CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Tran
这是Actor-Critic 强化学习算法的 PyTorch 实现。该代码定义了两个神经网络模型,一个 Actor 和一个 Critic。 Actor 模型的输入:环境状态;Actor 模型的输出:具有连续值的动作。 Critic 模型的输入:环境状态和动作;Critic 模型的输出:Q 值,即当前状态-动作对的预期总奖励。
Deep Q-learning是一种使用深度神经网络学习策略函数的强化学习算法。深度神经网络将当前状态作为输入,并输出一个值向量,每个值代表一个可能的动作。然后代理采取具有最高值的操作。 Deep Q-learning是一种基于值的强化学习算法,这意味着它学习每个状态-动作对的值。状态-动作对的值是agent在该状态下采取该动作所获得...
最近在学习《Deep learning with pytorch》,跟着b站的一个up主敲代码 实现内容: 使用GAN生成式对抗网络,将图中的马变成斑马。 实验准备: 实验所需要的文件可以通过百度网盘获得: horse.jpg horse2zebra_0.4.0.pth 链接:https://pan.baidu.com/s/1iOSDc00eZjzjwEEGS7ph7Q ...