DQN是一种深度增强学习算法,它采用神经网络来学习Q值函数。Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报。这里的Q值函数是使用深度神经网络进行建模的,因此被称为Deep Q Networks,简称DQN。 Q值函数是一个将状态和行动映射到Q值的函数,表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报
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...
dqn算法代码 DQN（深度Q网络）是一种将Q学习与深度神经网络相结合的强化学习算法。下面是基本DQN实现的一些Python代码示例：1.importgym 2.importnumpy as np 3.importtensorflow as tf 4.5.# Hyperparameters 6.learning_rate=0.001 7.num_steps=2000 8.batch_size=32 9.10.# Create the environment 11....
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, ...
2|0代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(): print("===Game Start===") step = 0 max_episode = 500 for episode in range(max_episode): state = env.reset() # 重置智能体位置 step_every_episode = 0 epsilon = episode...
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)领域中,Double DQN算法是DQN算法的一种改进,旨在解决DQN在预测动作价值时出现的"最大化偏差"问题,通过引入两个独立的Q函数,实现更准确的动作价值估计。本文将详细介绍Double DQN的原理、实现方法,并提供完整的Python代码示例,以OpenAI提供的gym库中的LunarLander-v2环境作为验证...
DQN算法伪代码及其解释 1. 描述DQN算法的基本框架 DQN(Deep Q-Network)算法是一种结合了深度学习和强化学习的算法,旨在解决高维状态空间下的决策问题。DQN使用神经网络来近似Q值函数,从而能够根据当前状态选择最优动作。 2. 详述DQN中的经验回放机制 经验回放机制是DQN算法中的一个重要组成部分。它将智能体在探索过程...
代码实现方面，首先需要配置相关参数和环境，随后实现深度神经网络、经验回放缓冲区、Q学习算法等组件。在`config_DQN.py`文件中设置DQN的参数，在`04_DQN.py`文件中具体实现DQN的训练和测试逻辑。参考资料可查阅相关开源代码库，如GitHub上的项目，进一步了解DQN实现细节和实验结果。
DQN，即深度Q网络，是一种基于Q学习的深度强化学习算法，核心目标是使当前状态下的预测Q值与基于过去经验的Q值尽可能接近，通常使用公式[公式] 表示TD Target。DQN通过神经网络而非Q表学习Q值，其创新点在于两个网络结构（evaluate network和target network）以及经验回放机制。两个网络设计是DQN的关键trick...