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...
DQNAgent构造函数核心参数 DQNAgent核心函数 tf.make_template 核心数据流图 epsilon函数 linearly_decaying_epsilon,线性的对epsilon进行递减,先保持1.0一段时间(warmup_steps),然后线性递减,最后递减到最小值之后维持这个最小值; DQNAgent构造函数核心参数 update_horizon,n-step中的n,后向观察的步数; min_replay_hi...
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...
# 需要导入模块: from rl.agents import dqn [as 别名]# 或者: from rl.agents.dqn importDQNAgent[as 别名]defmain():ENV_NAME ='LunarLander-v2'# Get the environment and extract the number of actions.env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(42) env.seed(42) num_actions = env.action_spa...
The deep Q-network (DQN) algorithm is an off-policy reinforcement learning method for environments with discrete action spaces. A DQN agent trains a Q-value function to estimate the expected discounted cumulative long-term reward when following the optimal policy. DQN is a variant of Q-learning...
agent = rlDQNAgent(critic,agentOpts); % 指定训练参数trainOpts = rlTrainingOptions(... 'MaxEpisodes', 1000, ... 'MaxStepsPerEpisode', 500, ... 'Verbose', false, ... 'Plots','training-progress',... 'StopTrainingCriteria','AverageReward',... ...
agent = rlDQNAgent(critic) 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 optio...
示例1: create_agent ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import dqn_agent [as 别名]# 或者: from dqn_agent importDQNAgent[as 别名]defcreate_agent(environment, obs_stacker, agent_type='DQN'):"""Creates the Hanabi agent. Args: environment: The environment. ...
但是这篇不一样!这位名号未知的雷锋大佬运用JPM的数据用各种agent做trading。做作业我选了做Q-learning Agent交易策略,大佬虽然代码写得6但没有什么解释,所以我就慢慢摸索着尝试用自己的话解释一下+做做Q-learning的笔记,希望大家有收获。(自己也可以运行理解一下。
但是，有一种侵入性较低的方法：您可以直接访问传递给DQN Agent构造函数的Q-Network的权重（和偏置）。