self.out.weight.data.normal_(0,0.1)# 初始化权重,用二值分布来随机生成参数的值# 输入-当前状态 action --Net网络--输出--》 所有动作价值defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=F.relu(x)actions_value=self.out(x)returnactions_value net=Net()# 定义DQN 网络classclassDQN(object):def__init__(...
本文介绍了时间差分(TD)、SARSA、Q-Learning等算法,最后介绍Deep-Q-Learning并给出了Deep-Q-Learning的pytorch代码例子。 一、简介 在强化学习中,智能体通常面临复杂困难的环境,智能体需要处理高维的特征输入并能对环境较好的建模和刻画,并推广过去的经验(已发生的样本)和处理环境中的新问题(新样本)。智能体需要...
numpy():这个方法将PyTorch的张量转换为 NumPy 数组。注意,只有在张量不需要梯度时(即已经通过detach()分离)才能调用这个方法,因为 NumPy 不支持自动求导。 总结一下,td_delta.detach().numpy()的作用是将td_delta张量从计算图中分离出来,然后将其转换为 NumPy 数组,以便进行进一步的处理或分析。
PyTorch:PyTorch是一个流行的开源深度学习库,具有灵活的动态图计算功能,适合进行强化学习算法的开发和实现。 GitHub链接:PyTorch A.2 学术论文与书籍推荐 Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. 《Reinforcement Learning: An Introduction》 这是一本经典教材,详细介绍了强化学习的理论、算法和应用,是学习Q-Learning的...
此外,还可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来加速Q值函数的计算和更新。 设计合理的状态空间和动作空间:在实现Q-learning算法时,需要根据具体问题设计合适的状态空间和动作空间。状态空间应能够全面反映环境信息,而动作空间则应包含所有可能的合法动作。 调整超参数:Q-learning算法的性能受到多个超参数的影响,如学习...
本教程演示如何使用PyTorch在 OpenAI Gym 的手推车连杆(CartPole-v0)任务 上训练深度Q-学习的智能体(Deep Q Learning(DQN)agent)。 任务(Task) 智能体(agent)必须在两个动作(action)之间做出决定——向左或向右移动手推车(cart)——这样连在手推车上的杆子(pole)就可以保持直立。 你可以在 Gym 网站 上找到一...
device决定了pytorch会将tensor放在哪里运算。device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(device)# namedtuple是一种特殊的数据结构,类似于C中的struct,也可以理解为只有属性的类# Transition可以理解为类名,state,action,next_state,reward都为这个类的属性# 声明一个namedtuple:Transition...
!pip install \free-mujoco-py \pytorch-lightning \optuna \pyvirtualdisplay \PyOpenGL \PyOpenGL-accelerate\stable-baselines3[extra] \gymnasium \huggingface_sb3 \huggingface_hub \panda_gym 2、导入库 import os import gymnasium as gymimpor...
强化学习是一种机器学习方法,旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同,强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此,强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题,比如游戏、机器人控制、自动
在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q - learning 算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用 C++实现强化学习中的 Q - learning 算法,带您领略 C++...