6. 代码 config_DQN.py: importosimporttorch#game_name = 'CartPole-v0'game_name='CartPole-v1'method_name='DQN'# == bufferbuffer_size=10000minimal_size=500batch_size=64# == modelhidden_dim=128device=torch.device("cuda")iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device("cpu")target_update=10e...
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...
【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
agent.learning()是DQN的核心所在,也就是算法中的这几步: deflearning(self):self.t=(self.t+1)%self.C# update every C times and make sure buffer is filled with at least size batch sizeifself.t==0:iflen(self.replay_buffer)<self.batch_size:return# init list states to store states# init...
2|0代码 程序主循环 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(): print("===Game Start===") step = 0 max_episode = 500 for episode in range(max_episode): state = env.reset() # 重置智能体位置 step_every_episode = 0 epsilon = episode...
代码实现方面，首先需要配置相关参数和环境，随后实现深度神经网络、经验回放缓冲区、Q学习算法等组件。在`config_DQN.py`文件中设置DQN的参数，在`04_DQN.py`文件中具体实现DQN的训练和测试逻辑。参考资料可查阅相关开源代码库，如GitHub上的项目，进一步了解DQN实现细节和实验结果。
终于到了DQN系列真正的实战了。今天我们将一步步教大家如何用最短的代码实现基本的DQN算法，并完成基本的RL任务。这可能是你在网上能找到的最详尽的DQN实战教程，而且代码会是最短的。在本次实战中，我们选择OpenAI Gym中的经典增强学习任务之一CartPole作为练习任务。选择CartPole任务的原因是它相对简单，...
1 算法原理 PDQN(Proximal Deterministic Policy Gradient with Neural Network)是一种基于近端确定性策略梯度和神经网络的强化学习算法。它在深度强化学习领域被广泛应用于连续动作空间的决策问题,如机器人控制、自动驾驶等。 PDQN算法结合了确定性策略梯度方法和接近策略优化的思想,通过建立和优化策略网络来指导智能体做...
强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现前⾔ 实例参考,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 from dqn.maze_env import Maze from dqn.RL_brain import DQN import time def run_maze(...