游戏测试可视化 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")tar...
DQN算法是DeepMind发表在nature上的第一篇论文,链接如下: Human-level control through deep reinforcement learning | Naturewww.nature.com/articles/nature14236 算法的大体框架是Qlearning,首先回顾一下Qlearning算法: Qlearning是异策略时间差分法,伪代码如下: Qlearning方法伪代码 这里有两个概念:异策略和时间差...
代码风格主要参考莫凡,完整代码详见github https://github.com/huafeng97/DQN.git 二、 DQN变种:Double_DQN和Duel_DQN DDQN:我们知道,DQN在基于target_model进行状态评估的过程中,首先要基于eval_model先选择最大Q(s_)对应的action,然后把这个action对应的最大Q(s_)值赋给eval_model要优化的action位置上,显然前后...
https://github.com/marload/DeepRL-TensorFlow2/blob/master/DQN/DQN_Discrete.py 下面是在gym.make('CartPole-v1) 中实现的效果: 下面我们按照DQN的算法来实现DQN DQN的算法如下图: 第一步:初始化一个容量为N的存取器D 我们希望D能够存放(def insert)、拿取(def get_sample)数据。 下面我们用collections....
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现), 视频播放量 4、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:YOLOv
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: 代码语言:javascript 复制 importgym from collectionsimportdequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,...
【深度强化学习】基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)DQN的Cart Pole Balance研究(Matlab代码实现), 视频播放量 34、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:新手直接抄他的
DQN代码实现：在强化学习入门领域，OpenAI提供的gym库是一个广泛使用的第三方库。以CartPole游戏为例，使用pytorch框架实现DQN，首先设置超参数，配置环境。定义Net类，包含两个全连接层和relu激活函数，实现输入和输出的神经网络模型。DQN类围绕评估网络和目标网络展开，实现部分贪婪策略选择行动，存储经验，...
DQN代码实现 项目使用PyTorch深度学习框架，主程序循环执行400个episode，实现游戏控制效果显著。主循环中，首先环境重置，获得初始状态s，定义总奖励，然后每一步进行循环，显示游戏画面，根据初始状态s选择动作a，并获取反馈。修改或不修改奖励函数，加速摆杆训练。引入Experience Replay机制，收集序列传入记忆...