DQN PyTorch代码详解 木月金 艰难困苦,玉汝于成!166 人赞同了该文章 1 简介 本文参考莫烦Python。由于莫烦老师在视频中只是大致介绍了DQN的代码结构,没有对一些细节进行讲解。因此,本文基于莫烦老师的代码,针对代码的每一行进行了解释。 2 相关资料网址 01 《什么是DQN》 什么是 DQN - PyTorch | 莫烦Python...
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), 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
深度Q网络(DQN,Deep Q-Network)是强化学习(Reinforcement Learning)中的一种经典算法,主要用于解决复杂的控制任务。DQN结合了Q学习与深度神经网络,从而使得Q学习能够处理高维度的状态空间(如图像、视频帧等)。DQN的提出标志着深度强化学习的崛起,广泛应用于如AlphaGo、自动驾驶等领域。 在本篇文章中,我们将对DQN模型进...
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. 6. 7. 步骤2:构建神经网络 接下来,创建深度Q网络(DQN)的神经网络结构。
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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 定义了一套接口,用于描述强化学习中的环境这一概念,同时在其官方库中,包含了一些已实现的环境。 四、DQN算法# ...
pytorch实现dqn 文心快码BaiduComate 当然,下面是一个使用PyTorch实现DQN(深度Q网络)的基本步骤和代码示例。 1. 安装并导入PyTorch及相关依赖库 首先,确保你已经安装了PyTorch。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install torch torchvision 然后,在你的Python脚本中导入必要的库: python import torch ...
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
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 = ...