代码风格主要参考莫凡,完整代码详见github https://github.com/huafeng97/DQN.git 二、 DQN变种:Double_DQN和Duel_DQN DDQN:我们知道,DQN在基于target_model进行状态评估的过程中,首先要基于eval_model先选择最大Q(s_)对应的action,然后把这个action对应的最大Q(s_)值赋给eval_model要优化的action位置上,显然前后...
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classDQN:''' DQN算法 '''def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,learning_rate,gamma,epsilon,target_update,device):self.action_dim=action_dimself.q_net=Qnet(state_dim,hidden_dim,self.action_dim).to(device)# Q网络# 目标网络self.target_q_net=Qnet(state_dim,hidden_dim,self.act...
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...
好长时间不录视频了,感觉都说不会话了[doge] 建议大家还是可以自行先看看代码,然后再看视频的代码详解部分~我的代码链接:https://gitee.com/desny/dqn/blob/master/dqn_Nature_gpu.py 如果有问题或是建议,欢迎在评论区或私信与我沟通,只要我看到就会回复~...
看到比赛的第一个想法是可以用强化学习的方式来学一个智能体出来。于是在找到了这个Github项目,花了两天时间恶补了一下强化学习的知识,但是读代码还是花费了不少时间,网上对于DQN训练俄罗斯方块智能体的解释都不大详细,所以就写一篇比较详细的。
强化学习第六节(DQN代码详解)【个人知识分享】 师姐师姐,我是大工车辆的,这是我自己搭的一个环境用DQN跑的,回合多了奖励函数也是下降,我之后改的话是应该改层数呢还是试试DQN的改进算法?
搬砖的旺财:基于DQN的快速避障路径规划159 赞同 · 72 评论文章 initialisingtarget.py生成每个训练图像对应的初始Q值,保存在TXT文件targets200_new中,产生的Q值只是随机初始化模型的输出。 一、定义函数 定义一个函数,用于初始化所有的权值W defweight_variable(shape):initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.05)...
搬砖的旺财:基于DQN的快速避障路径规划159 赞同 · 72 评论文章 training2.py开始训练模型。随机batch-size的图片从训练数据中选出来喂给模型。该模型的权值更新取决于损失函数。 一、函数 1. 定义一个函数,用于构建卷积层 defconv2d(x,W):returntf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') ...
13-DQN网络参数配置 08:24 14. 2-4.搭建Deep Q-Learning网络模型 11:37 15. 2-5.Deep Q Learning卷积操作定义 10:15 16. 2-6.数据预处理 11:48 17. 2-7.实现阶段数据存储 08:26 18. 2-8.实现训练模块 10:57 19. 2-9.Debug解读训练代码 05:12 20. 2-10.完整代码流程分析 11:...