6. 代码 config_DQN.py: importosimporttorch#game_name = 'CartPole-v0'game_name='CartPole-v1'method_name='DQN'# == bufferbuffer_size=10000minimal_size=500batch_size=64# == modelhidden_dim=128device=torch.device("cuda")iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device("cpu")target_update=10e...
动手学强化学习(七.1):DQN 算法代码 一、代码如下: importrandomimportgymimportnumpy as npimportcollectionsfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorch.nn.functional as Fimportmatplotlib.pyplot as pltimportrl_utilsclassReplayBuffer:'''经验回放池'''def__init__(self, capacity): self.buffer= collections.deque...
classDQN:''' DQN算法 '''def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,learning_rate,gamma,epsilon,target_update,device):self.action_dim=action_dimself.q_net=Qnet(state_dim,hidden_dim,self.action_dim).to(device)# Q网络# 目标网络self.target_q_net=Qnet(state_dim,hidden_dim,self.act...
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, ...
DQN的代码详解TensorFlow dqn代码实现 一、DQN详解 1) Qlearning --> DQN 对于离散状态空间,若智能体所处的状态成千上万,用Qlearning表格法存储状态很不实际,对于连续状态空间同理。 为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式,需要对值函数进行逼近,故出现了DQN算法。
接下来,我们将在PyTorch中实现DQN的基本框架。以下代码展示了如何搭建DQN代理、回放缓冲区和Q网络。 1. 设置环境和库 首先,确保已安装PyTorch和OpenAI Gym库。然后导入必要的库。 importrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportgymfromcollectionsimportdeque ...
在深度学习和强化学习领域,DQN(Deep Q-Network)模型是一种重要的算法,它结合了深度学习用于状态-动作值函数的逼近和强化学习用于决策的过程。本文将深入解析DQN模型的工作原理,并通过Pytorch实现DQN模型。一、DQN模型解析DQN模型主要由两部分组成:神经网络和Q-Learning。神经网络用于逼近状态-动作值函数,而Q-Learning用于...
以下是DQN算法的基本框架和关键组件,以及Python代码实现: 1. DQN算法的基本框架和关键组件 环境(Environment):智能体与之交互的外部世界。 智能体(Agent):执行动作并学习策略的实体。 状态(State):智能体在环境中感知到的当前情况。 动作(Action):智能体可以采取的行为。 奖励(Reward):环境对智能体执行动作的反馈...
DQN使用经验回放内存来学习,它存储智能体观察到的转换,并允许随机抽取样本进行训练。 class ReplayMemory(object): def __init__(self, capacity): self.capacity = capacity self.memory = [] self.position = 0 def push(self, state, action, next_state, reward): if len(self.memory) < self.capacity...
dqn与double dqn代码 问题:dqn与double dqn代码 回答:以下是一个使用Python实现Double DQN算法的示例代码: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from collections import deque #定义DQN模型 class DQN(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(DQN, ...