首先,用self.dqn(state_batch)计算出当前状态state_batch下所有动作对应的Q值,得到一个大小为(batch_size, action_dim)的张量。 然后,用action_batch中的每个动作对应的索引,从Q值张量中取出对应的Q值,得到一个大小为(batch_size, 1)的张量。 这个操作可以使用PyTorch中的gather函数实现,其参数1表示
pytorch环境下实现DQN算法 代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import random import math import numpy as np import gym BATCH_SIZE = 64 LR = … Daichief PyTorch实现DQN强化学习 HUST潘潘 强化学习前沿 第三讲 基于模型的强化学习算法PILC...
以下是Dueling DQN模型简化后的核心代码片段，展示了其网络结构和关键操作：```html 在PyTorch中，Dueling DQN的基本构造如下：class DuelingDQN(nn.Module):</ def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim, lr, gamma, epsilon): super().__init__() self.fc1 = nn...
pytorch (>=1.0, 1.0.1 used in my experiment) gym ViZDoom CartPole-v0 for training dueling DQN in CartPole, just run python dueling_dqn.py common, no description~ in CartPole-v0 the network will convergence to 200 episode reward very quickly~~ ...
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Execute the following command to train a model on vanilla DQN: $ python main.py train --task-id $TASK_ID From the Atari40M spec, here are the different environments you can use:0: BeamRider 1: Breakout 2: Enduro 3: Pong 4: Qbert 5: Seaquest 6: Spaceinvaders...
DDQN和Dueling DQN是深度强化学习中的两种改进策略。DDQN： 核心思想：使用两套Q值网络来替代DQN中的单一套网络，旨在通过分离最佳行动的选取与最佳行动价值的预测，来减少最大化偏见。 实现方式：在每一时间步，两个网络分别选择一个行动，并使用其中一个网络进行目标Q值的估计，使用另一个网络来估计实际...
double-dqn、dueling dqn算法原理和agent实现 DoubledQN（Double Q-learning）和Dueling DQN是DQN算法的两种改进版本，旨在提高Deep Q-Network在强化学习中的性能和效果。1. DoubledQN:DoubledQN的主要思想是使用两个Q网络来分开评估动作的价值，分别为主网络和目标网络。每次更新时，主网络选择最优动作，而目标网络用于...
代码上的区别: DQN: class DQN(nn.Module): """docstring for Net""" def __init__(self,J_num,O_max_len): super(CNN_FNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d( in_channels=3, # input shape (3,J_num,O_max_len) ...
来自专栏 · Pytorch深度强化学习 37 人赞同了该文章 1. Maximization Bias of Q-learning 深度强化学习的DQN还是传统的Q learning,都有maximization bias,会高估Q value。这是为什么呢?我们可以看下Q learning更新Q值时的公式: Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,At+1)−Q(St,At)] 可以想...