pytorch (>=1.0, 1.0.1 used in my experiment) gym ViZDoom CartPole-v0 for training dueling DQN in CartPole, just run python dueling_dqn.py common, no description~ in CartPole-v0 the network will convergence to 200 episode reward very quickly~~ ...
PyTorch implementation of DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 and ... algorithm deep-learning deep-reinforcement-learning pytorch dqn policy-gradient sarsa resnet a3c reinforce sac alphago actor-critic trpo ppo a2c actor-critic-algorithm td3 Updated Mar 24, 2023 Pyt...
【强化学习】基于DQN实现贪吃蛇(pytorch版)mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4ODgwMjYyNQ==&mid=2247494409&idx=1&sn=de1fa2c1a7871c61053620ac11dc83dc&chksm=ec3a7927db4df031ba1596b52dea0463f81d922a1edeece52a816888a98681633a6884e125fb&token=2023152137 =zh_CN#rd 1 DQN思路 Q-Learning是基于ag...
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 gamehttps://github.com/ningmengzhihe/DQN_base (1)环境构建代码maze_env.py importnumpyasnpimp...
使用Pytorch实现强化学习——DQN算法 一、强化学习的主要构成# 强化学习主要由两部分组成:智能体(agent)和环境(env)。在强化学习过程中,智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后,它会利用该状态输出一个动作(action)。然后这个动作会在环境之中被执行,环境会根据智能体采取的动作,输出下一个状态...
Pytorch Jupyter Notebook: https://nbviewer.jupyter.org/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/07.n_step_learning.ipynb Colab: https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/07.n_step_learning.ipynb ...
(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()if self.count % self.target_update == 0:self.target_q_net.load_state_dict(self.q_net.state_dict()) # ...
本项目采用基于PyTorch实现的神经网络,包含三个卷积层和两个全连接层。 import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class Network(nn.Module):def __init__(self, in_dim: int, out_dim: int):super(Network, self).__init__()self...
下面给出是Double DQN算法的完整Python实现代码,它通过PyTorch框架实现,并包含了核心的在线网络和目标网络的更新机制: 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥【强化学习】--- Double DQN算法后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新 若是下面代码复现困难或者有问题,也欢迎评论...
1. (四)PyTorch 的 torch.backends.cudnn.benchmark(2) 2. NLP(三十四):huggingface transformers预训练模型如何下载至本地,并使用?(2) 3. (八)sklearn中计算准确率、召回率、精确度、F1值(2) 4. (七)详解pytorch中的交叉熵损失函数nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits(),二分类任务如何定义损失函数...