但是不足之处是,在MDP环境中DRQN和DQN并没有太大的不同。在POMDP中也只是DQN多帧输入的一个替代。 并不具备系统性的优势。 三.网络结构与更新方式 1.网络结构 最前面是用于图像处理的卷积神经网络,经过卷积神经网络处理的图像特征输入进LSTM中,再经过LSTM处理之后输入DQN。可以看到,算法的网络结构是比较简单的。...
最前面是用于图像处理的卷积神经网络,经过卷积神经网络处理的图像特征输入进LSTM中,再经过LSTM处理之后输入DQN。可以看到,算法的网络结构是比较简单的。主要的就是在DQN前面加了一个LSTM层。不过在具体的代码实现和输入输出上还有一些需要注意的地方。同时,因为我们是使用第三方库进行环境的搭建,所以前面的卷积神经网络就...
如图5所示,本方法在仿真数据指定设备间相互干扰的情况下,为各设备进行了唯一频段的分配,最大限度地减少了整体干扰并提升了分配成功的设备数量,基本解决了复杂场景下有优先级多约束场景的分配问题,达到了预期结果。而在图6中,无论是lstm_dqn亦或是基本dqn算法,其整体累积分配失败数量均呈下降状态,经由多次学习,两算法...
冒死上传!一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!机器学习|人工智能|AI 2024年最新最全【PyTorch深度学习实战】90个入门练手项目,一周刷完,算法原理+代码复现,草履虫看完都能就业!机器学习|深度学习|计算机视觉|人工智能 【附源码】毕设有救了!整整50套机器学习实战项目!新手...
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简单讲解DQRN论文及其基本原理,并用paddle实现 - 飞桨AI Studio
dqn_model = build_dqn_model(state_size, action_size) # 假设我们有交通环境和奖励函数 def get_state(): # 随机生成当前交通状态 return np.random.rand(state_size) def reward_function(state, action): # 假设奖励与路径的畅通程度相关 return -np.abs(np.sum(state) - action) # 仅为示例,实际奖...
本书之前介绍的 Q-learning、DQN 及 DQN 改进算法都是基于价值(value-based)的方法,其中 Q-learning 是处理有限状态的算法,而 DQN 可以用来解决连续状态的问题。在强化学习中,除了基于值函数的方法,还有一支非常经典的方法,那就是基于策略(policy-based)的方法。对比两者,基于值函数的方法主要是学习值函数,然后根据...
本发明公开了一种基于LSTM优化DQN网络的多约束频谱分配方法,在前处理阶段获取系统内各项设备参数指标与频段资源数据并计算各功能矩阵;初始化DQN网络并完成前期预处理结果与网络元素的映射;设置仿真阶段数episode并记为e,将网络的训练过程分为多个e;更新搜索概率pt;在集中式分配的基础上采用局部分布方式依次对环境内设备...