开始构建DQN算法(初始化memory空间,定义损失函数和优化器,神经网络中的参数初始化;根据gym环境返回的状态信息选择动作,将得到的收益值和下一个状态的信息存储起来;对memory中的experiences进行采样,对agent网络参数进行更新,将agent网络输出的q值与目标值比较产生的均方差作为损失用梯度下降(Adam优化器)进行反向传播;在固定...
Prioritized Experience Replay：有重点地采样经验，根据TD error调整优先级。Pytorch实现需要配置gym和Pytorch环境，然后是详细步骤的代码实现，包括环境初始化、数据处理和模型训练。在400个episode的训练中，DQN在早期就能展现出良好性能。更多代码和训练结果将在后续章节提供。
return actions_value class DQN(object): def __init__(self): #DQN是Q-Leaarning的一种方法,但是有两个神经网络,一个是eval_net一个是target_net #两个神经网络相同,参数不同,是不是把eval_net的参数转化成target_net的参数,产生延迟的效果 self.eval_net,self.target_net = Net(),Net() self.learn...
NIPS版本的DQN没有将Target-Q网络和Eval-Q网络分开来,导致TD目标值和Q预测值公用同一个网络,DQN算法是基于Q-learning的,回顾一下,Q-learning是将Q预测值以一个学习率α靠近TD目标值,从而最终达到Q预测值接近Q真值的结果。但NIPS中,当网络参数改变后,2个值同时改变,就像猫捉老鼠一样,Q预测值很难追得上变化的...
深度强化学习:结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,实现深度强化学习算法,如DQN、A3C等。 多智能体系统:使用PettingZoo等库,扩展到多智能体环境,研究多个代理之间的协作和竞争。 物理仿真:结合MuJoCo、PyBullet等物理引擎,实现更真实的物理仿真环境。 强化学习基准:使用RLBench等库,提供标准的强化学习基准任务,方便研究者...
Pytorch实现： 环境配置：需要配置gym和Pytorch环境。 实现步骤： 1. 环境初始化：创建gym环境，定义状态空间和动作空间。 2. 数据处理：利用经验重放机制存储和采样互动经验。 3. 模型训练：构建DQN模型，包括agent网络和目标网络，使用greedy策略选择动作，通过Pytorch进行模型训练和参数更新。在训练过程...
与其他库(如 TensorFlow、PyTorch 等)不同,Gym 更侧重于强化学习环境的标准化和模块化,而不是深度学习模型的构建。这使得研究者可以更容易地进行算法对比和模型评估。 简而言之,Gym 主要由 OpenAI 开发,用于快速、标准化地测试和开发强化学习算法。它与其他深度学习框架(如 TensorFlow 和 PyTorch)可以很好地结合使用...
Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容(如 Tensorflow 和 Pytorch)。Gym 提供了一系列用于交互的「环境」,这些环境共享统一的接口,以方便算法的编写。 口仆 2020/09/03 5.2K1 【二】gym初次入门一学就会---代码详细解析简明教程---平衡...
reinforcement-learningqlearningdeep-learningdeep-reinforcement-learningopenai-gympytorchdqnrlatariddpgsactrpomujocopybullet UpdatedFeb 17, 2025 Python benelot/pybullet-gym Star845 Code Issues Pull requests Open-source implementations of OpenAI Gym MuJoCo environments for use with the OpenAI Gym Reinforcement ...
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG) pythonmachine-learningreinforcement-learningdeep-learningdeep-reinforcement-learningpytorchgymatariactor-criticaleproximal-policy-optimizationppoadvantage-actor-...