论文主要通过闪烁乒乓球游戏来观察DRQN的表现。 通过可视化卷积层和LSTM层来查看效果。 可以看到,在游戏过程中,模型也可以检测出漏球、反射等重要事件。这就表明在POMDP环境中,DRQN的性能是可以满足需求的。 即使每个时间步只输入一帧,DRQN也可以很好的完成任务,这就表明循环神经网络可以有效的整合帧与帧之间的信息,得...
这是由于仅凭借1帧画面很难判断部分物体的运动方向速度等信息,例如在Pong的游戏中,凭1帧的画面只能获取球跟球拍的位置,无法获取球将要运动的方向与速度,但是DRQN则可使用1帧替代之前的4帧称为一个状态,进行学习决策。
简单讲解DQRN论文及其基本原理,并用paddle实现 - 飞桨AI Studio
论文阅读(DRQN):Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
tensorflow retro openai-gym dqn gym sonic atari drqn openai-retro Updated Dec 8, 2022 Python BY571 / DQN-Atari-Agents Star 120 Code Issues Pull requests DQN-Atari-Agents: Modularized & Parallel PyTorch implementation of several DQN Agents, i.a. DDQN, Dueling DQN, Noisy DQN, C51, Rain...
DRQN 笔记# DQN 每一个decision time 需要该时刻前4个frame 来获得完整的状态信息。但是有的游戏四张图片也不能获取完整的状态信息。所以这篇论文就希望使用LSTM来记录状态信息。改动如下图,把第一个全连接层变成了LSTM 层。 实验结果证明对于POMDP DRQN 能有更好的效果,而且输入状态更小。 Bootstrapped Sequential...
使用Tensorflow,openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意,到目前为止,在Retro环境中的训练都是完全实验性的,必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过...
56512020-05-23 15:27:25未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~ DRQN论文的简单介绍。 人工智能 科学 科普 知识 科学科普 hail1213发消息 200年前发明的电机,现在叫做新能源?看看电机的工作原理 74129
DRQN和DARQN详解收藏(0) 大小: 1.85MB 文件类型: .pptx 金币: 2 下载: 3 次 发布日期: 2021-01-02 语言: 其他 标签: DRQN DARQN 高速下载 资源简介 深度强化学习DQN的两中改进方法的详细介绍,Deep recurrent Q-learning和Deep attention recurrent Q-learning ...
path = "./drqn" #The path to save our model to. h_size = 512 #The size of the final convolutional layer before splitting it into Advantage and Value streams. max_epLength = 50 #The max allowed length of our episode. time_per_step = 1 #Length of each step used in gif creation ...