1. 整体流程 首先,让我们通过以下表格展示实现"DQN代码pytorch"的整体流程: 2. 具体步骤和代码 步骤1:安装PyTorch 首先,你需要安装PyTorch库,并导入所需的模块。 #安装PyTorchpip install torch torchvision#导入所需的模块import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim 1. 2. 3. 4. 5. ...
【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
2. DQN的pytorch实现 2.1 所需要的环境配置 gym windows下gym的安装非常简单,conda activate到某个环境下使用pip install gym安装即可。 pytorch windows下的快速pytorch安装可以参考我的这篇博客(简单来说就是找到版本所对应的.whl文件,然后本地进行pip install的安装) 2.2 DQN代码及详细注释 代码部分我就按莫烦pytor...
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...
PyTorch实现 在这个代码示例中,我们首先定义了一个名为DQN的神经网络模型,它有一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。接着我们定义了一个Agent类,它包含了DQN模型、一个经验池、一个优化器和其他一些变量。Agent类中还定义了一系列方法,包括选择动作、存储经验、训练网络和更新目标网络等。最后,我们定义了一个train...
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...
接下来,我们定义一个DQN模型。这个模型将使用PyTorch来实现。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassDQN(nn.Module):def__init__(self,state_size,action_size):super(DQN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_size,24)# 第一层self.fc2=nn.Linear(24,24)# 第二层self.fc3=...
DQN原理及PyTorch实现 欢迎来到我们的强化学习系列的第三部分。 在上两篇博客中,我们介绍了强化学习中的一些基本概念,并研究了多臂bandit问题及其求解方法。 这篇博客会有点长,因为我们将首先学习一些新概念,然后应用深度学习来构建深度 RL 代理。 然后我们将训练该代理来平衡车杆。
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
本文概述了深度强化学习中的DQN（Deep Q-Network）算法，着重介绍了其原理和在gym环境下的应用实例。通过Pytorch框架进行实现，我们将深入解析DQN的各个组成部分和提升技巧。DQN核心原理DQN是对传统Q-learning的改进，利用神经网络估计动作值。它包含目标网络、-greedy策略选择和经验重放机制。目标网络通过贝尔曼...