q_targets= rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 -dones )#TD误差目标dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets))#均方误差损失函数self.optimizer.zero_grad()#PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0dqn_loss.backward()#反向传播更新参数self.optimizer.step()ifse...
为了更好地理解DQN算法,下面给出一个使用PyTorch实现的DQN代码示例,该代码可以直接运行: PyTorch实现DQN算法 在这个示例中,我们将使用PyTorch实现DQN算法,并使用CartPole-v1环境进行训练。我们将首先介绍DQN算法的基本思想,然后讨论如何使用PyTorch实现DQN算法。最后,我们将训练DQN模型并使用tensorboard进行可视化。 DQN算法 ...
其中choose_action、store_transition、learn是相互独立的函数模块,它们内部的算法逻辑是下面这样 3. Pytorch版本代码 采用Pytorch实现了DQN算法,完成了走迷宫Maze游戏,哈哈哈,这个游戏来自莫烦Python教程,代码嘛是自己修改过哒,代码贴在github上啦 ningmengzhihe/DQN_base: DQN algorithm by Pytorch - a simple maze gam...
【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
前言 实例参考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改为PyTorch实现,并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward=1,到达黑色方块区域reward=-1. 代码 程序主循环 fr
算法流程可以分解为策略选择和策略评估两部分，每个episode包括choose_action、store_transition和learn三个步骤。DQN在实践中已应用，例如在莫烦Python教程中的迷宫游戏示例中，其Pytorch实现代码可以在GitHub上查看：ningmengzhihe/DQN_base。参考资料方面，有香菜的本科生深度学习教程和B站上的详细教程，如...
快来白嫖代码课件+最新入门到进阶人工智能资源包关注公众号:咕泡AI,回复:211,即可内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习(两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记)+NLP等适用人群①准备毕业论文的学生②准备跳槽,正在找工作的AI算法工程师等③自学和准备转行到AI领域的人④想巩固AI核心知识,查漏补缺的人论文/学习...
强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现前⾔ 实例参考,更改为PyTorch实现，并增加了⼏处优化。实现效果如下。其中,红⾊⽅块作为探索的智能体,到达黄⾊圆形块reward=1,到达⿊⾊⽅块区域reward=-1.代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(...
【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) 目之所及有高峰 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 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 一、引言 二...
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 1 人赞同了该文章 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 一、研究背景与意义 二、DQN算法概述 三、基于DQN的无人机三维航线规划方法 1. 环境建模 2. 状态...