深度强化学习DQN中,Agent的一些参数 这是深度强化学习(Deep Q-Network, DQN)中的代理(Agent),它封装了关于该代理的一些参数和设置。下面是对每个参数和设置的简要分析: 1. `learning_rate`(学习率): - 控制神经网络的权重更新步长。较小的学习率使得更新步子更小,有助于稳定训练,但可能需要更多的训练时间。 2...
target_update_period,当前网络参数更新到目标网络参数上的周期; DQNAgent核心函数 init,解析构造参数,准备输入的placeholder,构建网络结构,其中输入状态的深度是4,也就是说,输入的不是一张图像,而是4张堆叠的图像; _get_network_type,获取网络类型,返回一个collections.namedtuple; _network_template,网络模板,三层卷积...
强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体（agent）在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN（Deep...
DQN agents do not use an actor. During training, the agent: Updates the critic learnable parameters at each time step during learning. Explores the action space using epsilon-greedy exploration. During each control interval, the agent either selects a random action with probabilityϵor selects ...
agent = rlDQNAgent(critic,agentOptions) Description Create Agent from Observation and Action Specifications agent= rlDQNAgent(observationInfo,actionInfo)creates a DQN agent for an environment with the given observation and action specifications, using default initialization options. The critic in the agent...
Create DQN Agent DQN agents use a parametrized Q-value function approximator to estimate the value of the policy. Since DQN agents have a discrete action space, you have the option to create a vector (that is multi-output) Q-value function critic, which is generally more eff...
agent = rlDQNAgent(critic,agentOpts); % 指定训练参数 trainOpts = rlTrainingOptions(... 'MaxEpisodes', 1000, ... 'MaxStepsPerEpisode', 500, ... 'Verbose', false, ... 'Plots','training-progress',... 'StopTrainingCriteria','AverageReward',... ...
Dueling DQN的更新过程和DQN类似,只是在计算Q值时采用了Dueling结构。 对于实现DoubledQN和Dueling DQN的agent,可以使用深度学习库(如TensorFlow或PyTorch)来构建神经网络,并通过优化算法(如梯度下降法)来更新网络参数。同时,还需要考虑经验回放机制和ε-greedy策略等技术来增加训练的稳定性和探索能力。具体实现过程会依据编...
Multi-Agent Deep Q-Networks (MADQN) Deep Q-Networks (DQN)时针对单个代理的,而我们可以通过一些细微的调整来制定多代理深度Q-Networks (MADQN)。 MADQN可以有3种不同的表述,即独立MADQN (iMADQN)、集中训练分散执行MADQN (CTDE MADQN)和集中训练和集中执行DQN (CTCE MADQN): ...
return 'rl_coach.agents.categorical_dqn_agent:CategoricalDQNAgent' # Categorical Deep Q Network - https://arxiv.org/pdf/1707.06887.pdf class CategoricalDQNAgent(ValueOptimizationAgent): def __init__(self, agent_parameters, parent: Union['LevelManager', 'CompositeAgent']=None): super().__init...