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 importnumpyasnpi...
【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...
基于python的强化学习框架有很多种,具体可以见这个博主的博客:【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码_o0o_-_的博客-CSDN博客_可解释性的强化学习框架代码 本次我使用到的框架是pytorch,因为DQN算法的实现包含了部分的神经网络,这部分对我来说使用pytorch会更顺手,所以就选择了这个。 三、gym# gym 定义了...
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0 dqn_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_sta...
在本教程中,我们将基于PyTorch,使用深度Q学习(DQN)算法在CartPole-v1环境中训练一个智能体。CartPole任务是一个经典的强化学习问题,目标是在每次时间步长中根据推车和杆的状态选择向左或向右推动的动作,以维持杆不倒下。 环境配置与视觉化 首先,我们需要导入所需的包,并创建环境: import gymnasium as gym env = ...
四、使用PyTorch实现DQN 以下是使用PyTorch实现DQN的示例代码：```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np class DQN(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(DQN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 64)se...
这份Pytorch强化学习教程一共有八章,从DQN(Deep Q-Learning)开始,步步深入,最后向你展示Rainbow到底是什么。 不仅有Jupyter Notebook,作者还在Colab上配置好了代码,无需安装,你就能直观地感受到算法的效果,甚至还可以直接在手机上进行学习! 1. DQN DeepRL入门第一步,当先了解DQN(Deep Q-Learning)。这是DeepMind提...
使用pytorch的DQN(Deep Q-Network)的动作选择,是指在强化学习中,使用pytorch框架实现的DQN算法进行智能体的动作选择。 DQN是一种经典的强化学习算法,它结合了深度神经...
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
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/reinforcement_q_learning.html 个人理解:DQN算法将Q学习和神经网络算法结合,解决了状态空间连续的问题。由于Q学习是off-policy的,所以需要target网络,即需要一个滞后版本的神经网络,防止一些并非最优的动作被采样之后,该动作的reward增加,之后就一直选择该非最优动作,从而影响...