Algorithm定义了具体的算法来更新前向网络(Model),也就是通过定义损失函数来更新Model,和算法相关的计算都放在algorithm中。 # from parl.algorithms import DQN # 也可以直接从parl库中导入DQN算法classDQN(parl.Algorithm):def__init__(self,model,act_dim=None,gamma=None,lr=None):""" DQN algorithmArgs:mode...
x):#print(' --- x.shape: ', x.shape)x=F.relu(self.fc1(x))# 隐藏层使用ReLU激活函数returnself.fc2(x)classDQN:''' DQN算法 '''def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,learning_rate,gamma,epsilon,target_update,device):self.state_dim=state_dimself.hidden_dim=hidden...
@文心快码BaiduComatedqn算法实现 文心快码BaiduComate DQN(Deep Q-Network)算法是一种结合了深度学习和强化学习的算法,它使用深度神经网络来近似Q值函数,从而解决了传统Q-learning在高维状态空间中难以应用的问题。下面我将按照你的提示,逐步介绍DQN算法的实现过程。 1. 理解DQN算法的基本原理和组成部分 DQN算法的基本...
本次我使用到的框架是pytorch,因为DQN算法的实现包含了部分的神经网络,这部分对我来说使用pytorch会更顺手,所以就选择了这个。 三、gym# gym 定义了一套接口,用于描述强化学习中的环境这一概念,同时在其官方库中,包含了一些已实现的环境。 四、DQN算法# 传统的强化学习算法使用的是Q表格存储状态价值函数或者动作...
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源,以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法:经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境, \(Gym\) 是一...
基于DQN算法的小车自动泊车实现 项目链接:https://github.com/anchor-hue/parking 注:建议使用python3.8在本地运行本项目 一、安装依赖包 下面所需要的包有gym、pybullet、stable-baselines3、torch等等。 借助/home/aistudio/work 文件夹下的 requirements.txt 文件可以直接安装。 In [1] !pip install --upgrade ...
强化学习—DQN算法原理详解 一、 概述 强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络。
【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
使用DQN算法实现游戏智能 深度学习开发者峰会上,PaddlePaddle 发布了 PARL 1.1 版本,这一版新增了 IMPALA、A3C、A2C 等一系列并行算法。作者重新测试了一遍内置 example,发现卷积速度也明显加快,从 1.0 版本的训练一帧需大约 1 秒优化到了 0.15 秒(配置:win8,i5-6200U,GeForce-940M,batch-size=32)。
算法来自:Volodymyr Mnih,Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 根据下面这个图看代码会更容易理解: 图片来自:Resource Management with Deep Reinforcement Learning 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...