[16] 每隔C步更新一次TD网络权值,即令 \theta^{-}=\theta; [17] 结束每次事件内循环; [18] 结束事件间循环。 可以看出:在第[12]行利用了经验回放;[13]利用了独立的目标网络 \theta^{-} ;第[15]行更新动作值函数逼近网络参数;[17]行更新目标网络参数。 PyTorch实现DQN算法 首先定义了一个名为DQN的...
dqn.learn()ifdone:# 如果done为True,意味着游戏结束print('episode%s---reward_sum:%s'%(i,round(episode_reward_sum,2)))break# 该episode结束env.close() 这个是主循环,循环次数为400(400次基本可以实现很好的效果),env.reset()将环境重置,返回值赋给s,_(环境重置返回值有两个,我们需要的是状态s),然...
break # having index first is fastest in C-order matrices self.prestates[len(indexes), ...] = self.getState(index - 1) self.poststates[len(indexes), ...] = self.getState(index) indexes.append(index) actions = self.actions[indexes] rewards = self.rewards[indexes] terminals = self.te...
c) 将上面获得的五元组 (sj,aj,Rj,s′j,is_endj)(sj,aj,Rj,sj′,is_endj) 添加到经验回放池中: A)判断若池子的大小大于m值,则从池子中批量采样并更新网络参数; 一)从经验回放池中随机采取m个样本 (sj,aj,Rj,s′j,is_endj)(sj,aj,Rj,sj′,is_endj) ,其中j=1,2,3...,mj=1,2,3.....
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.deque来实现: from collections import deque ...
深度Q网络(DQN)是一种基于神经网络的强化学习算法,其目标是训练一个智能体在给定的环境中做出最优的行为。DQN基于Q-learning算法,通过构建一个近似Q值的函数来实现。 Q-learning的核心思想是学习一个Q值函数,该函数为给定状态和动作组合的预期回报。DQ...
c +关注爱可可-爱生活 16-02-25 09:59 来自微博weibo.com 【开源:Deep Q-Network(DQN)的Chainer实现】"Deep Q-Network Implementation using chainer" by Daiki Sanno O网页链接 û收藏 18 1 ñ5 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候......
[1]王菁华, 崔世钢, 罗云林. 基于Matlab的智能机器人路径规划仿真[C]// '2008系统仿真技术及其应用学术会议论文集. 2008. 博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
deflearning(self):self.t=(self.t+1)%self.C# update every C times and make sure buffer is filled with at least size batch sizeifself.t==0:iflen(self.replay_buffer)<self.batch_size:return# init list states to store states# init list of targets values forecast gernated by model Q ass...
Dopamine Rainbow智能体(Castro et al., 2018),是对原始Rainbow智能体的开源实现(Hessel et al., 2018),但是做出了一些简化的设计选择。原始智能体通过使用(a) 分布学习目标,(b) 多步回报,(c) Adam优化器,(d) 优先回放,(e) 双重Q学习,(f) 对偶结构,以及(g) 带噪的探索网络。Dopamine Rainbow智能体仅使...