深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)是结合深度学习与强化学习的一种方法,用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN,主要包括以下几个方面: 强化学习简介 DQN算法简介 环境搭建 DQN模型实现 模型训练与评估1. 强化学习简介强化学习是一种训练智能体(agent)在环境(environment)中通过试错学习最优行为策略(p
如何快速恢复线路韧性(Resilience)并优化出行者的出发时间与方式选择,成为提升城市交通韧性的关键挑战。结合深度强化学习(DQN)与元胞神经网络(CA)的混合模型,为解决该问题提供了创新路径。二、公交线路韧性恢复的DQN模型构建 韧性量化与状态空间定义基于韧性周期理论,将韧性分解为吸收因子(λ)、恢复因子(ρ)、稳态恢复...
2.2 搭建 DQN 模型 接下来,我们使用 Python 和深度学习库(如 TensorFlow 或 PyTorch)搭建 DQN 模型。该模型将输入状态作为输入,并输出每个动作的 Q 值(状态-动作对的预期回报)。 2.3 训练 DQN 模型 使用环境模型和 DQN 网络,我们可以开始训练模型。在训练过程中,智能体通过与环境交互,收集经验并利用经验更新 DQN...
GAMMA = 0.9 # 奖励递减参数 TARGET_REPLACE_ITER = 100 # Q 现实网络的更新频率 MEMORY_CAPACITY = 2000 # 记忆库大小 env = gym.make('CartPole-v0') # 立杆子游戏 env = env.unwrapped N_ACTIONS = env.action_space.n # 杆子能做的动作 N_STATES = env.observation_space.shape[0] # 杆子能获...
dqn测试时使用的是目标网络还是评估网络 | 在深度 Q 网络(DQN)中,测试时应该使用评估网络(`eval_net`)而不是目标网络(`target_net`)。目标网络主要用于稳定训练过程,通过定期更新目标网络的参数来减少训练过程中的目标值的不稳定性。在测试阶段,我们主要关注模型在环境中的实际表现,因此应该使用评估网络来选择动作...
吴恩达-大模型创建的收藏夹吴恩达-大模型内容:【全288集】不愧是吴恩达教授!一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!真的不要太爽~,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
下列关于DQN、Q-Learning算法说法中,错误的是( )。A.DQN模型是卷积神经网络与RL方法中的Q-Learning算法的结合B.DQN对传统Q-learning做了五处改进C.DQN在训练过程中使用经验回放机制,在线处理得到的转移样本D.DQN采用了记忆回放来解决数据关联性问题
Deep Q Network(深度Q网络, DQN)同时采用两个结构一致、参数不同的卷积神经网络,其中一个网络用来选择动作,并更新模型参数,此网络称为评估网络;另一个网络用于计算目标Q值,此网络称为 。 A、深度网络 B、评价网络 C、目标网络 D、反馈网络 点击查看答案&解析 ...
基于DQN模型的火拼斗地主游戏软件是由杭州边锋网络技术有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1376134,属于分类,想要查询更多关于基于DQN模型的火拼斗地主游戏软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
与其前代成果 DeepSeek-V2 一样,这款最新超大型模型使用同样的基础架构,围绕多头潜在注意力(MLA)与 DeepSeekMoE 构建而成。这种方法确保其始终保持高效的训练与推理能力,同时配合有针对性的共享“专家”(即大模型内各独立且体量较小的神经网络)为各个 token 相应激活总计 6710 亿参数中的 370 亿个。