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, ...
12-DQN网络细节 11:01 13-DQN网络参数配置 08:24 15. 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义 10:15 16. 2-6.数据预处理 11:48 17. 2-7.实现阶段数据存储 08:26 18. 2-8.实现训练模块 10:57 19. 2-9.Debug解读训练代码 05:12 20. 2-10.完整代码流程分析 11:40 超级马里奥1-整体流程与环境配置 ...
强化学习代码实战-06 DQN算法(单模型) 现在我们想在类似车杆的环境中得到动作价值函数,由于状态每一维度的值都是连续的,无法使用表格记录,因此一个常见的解决方法便是使用函数拟合(function approximation)的思想。由于神经网络具有强大的表达能力,因此我们可以用一个神经网络来表示函数。 importrandomimportgymimporttorch...
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强化学习代码实战-06 Double DQN算法 解决DQN的高估问题。即利用一套神经网络的输出选取价值最大的动作,但在使用该动作的价值时,用另一套神经网络计算该动作的价值。 importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimportdisplay...
强化学习代码实战-06 Dueling DQN 算法 引入优势函数A,优势函数A = 状态动作价值函数Q - 状态价值函数V。 在同一状态下,所有动作的优势值为零。因为,所有的动作的状态动作价值的期望就是状态价值。 实现代码: importrandomimportgymimporttorchimportnumpy as npfrommatplotlibimportpyplot as pltfromIPythonimport...