深度Q学习(Deep Q-Learning,简称DQN)是一种结合了深度学习和Q-Learning的强化学习算法。其主要目标是使用深度神经网络来近似Q函数,从而解决传统Q-Learning在面对大规模或连续状态空间时的计算困难。 DQN的核心思想是使用一个深度神经网络(通常是卷积神经网络或者多层感知机)作为函数逼近器,来估计动作-值函数(action-val...
1) Qlearning --> DQN 对于离散状态空间,若智能体所处的状态成千上万,用Qlearning表格法存储状态很不实际,对于连续状态空间同理。 为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式,需要对值函数进行逼近,故出现了DQN算法。 2) DQN实现流程 s : 当前状态 a : 当前s下,智能体根据策略(eval_model)给出决策a...
DQN算法是DeepMind发表在nature上的第一篇论文,链接如下: Human-level control through deep reinforcement learning | Naturewww.nature.com/articles/nature14236 算法的大体框架是Qlearning,首先回顾一下Qlearning算法: Qlearning是异策略时间差分法,伪代码如下: Qlearning方法伪代码 这里有两个概念:异策略和时间差...
可以看到tensorlayer 使用起来与tensorflow 大同小异,只要有tensorflow基础一眼就能明白,在上面代码中我们定义一个函数用来生成网络模型。然后创建一个当前网络model和一个目标网络target_model ,我们知道DQN中的目标网络是起到一个“靶子”的作用,用来评估当前的 target 值,所以我们...
【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
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: 代码语言:javascript 复制 importgym from collectionsimportdequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,...
DQN代码实现 项目使用PyTorch深度学习框架，主程序循环执行400个episode，实现游戏控制效果显著。主循环中，首先环境重置，获得初始状态s，定义总奖励，然后每一步进行循环，显示游戏画面，根据初始状态s选择动作a，并获取反馈。修改或不修改奖励函数，加速摆杆训练。引入Experience Replay机制，收集序列传入记忆...
【深度强化学习】基于深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)DQN的Cart Pole Balance研究(Matlab代码实现), 视频播放量 34、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:新手直接抄他的
- 实现DQN算法:编写代码来实现DQN算法的核心部分,如选择动作、更新Q值函数等。 - 训练DQN模型:使用已实现的DQN算法训练模型,并在训练过程中调整超参数,如学习率、折扣因子等。 - 测试DQN模型:在训练完成后,使用测试数据集评估模型的性能。 4.总结并展望DQN算法在深度学习领域的发展 DQN算法在深度学习领域取得了许多...
1. 首先我们需要建立一个 DQN agent: import gym from collections import dequeclassDQNAgent():def__init__(self,env_id,path,episodes,max_env_steps,win_threshold,epsilon_decay,state_size=None,action_size=None,epsilon=1.0,epsilon_min=0.01,gamma=1,alpha=.01,alpha_decay=.01,batch_size=16,prints...