Rainbow is all you need! A step-by-step tutorial from DQN to Rainbow reinforcement-learningrainbowpytorchdqnnbviewergym-environmentcolab-notebook UpdatedJan 19, 2024 Jupyter Notebook 🌈 React Rainbow Components. Build your web application in a snap. ...
Rainbow RBFDQN Run flags: --seed <seed_num> --experiment_name <exp_name> Usually use something like results/experiment1, to create a new folder in the results root directory. --run_title <run_title> Creates a sub-folder under the results/<exp_name>/ directory and stores all the logs...
分别是: Double-DQN:将动作选择和价值估计分开,避免价值过高估计 Dueling-DQN:将Q值分解为状态价值和优势函数,得到更多有用信息 Prioritized Replay Buffer:将经验池中的经验按照优先级进行采样 Multi-Step Learning:使得目标价值估计更为准确 Distributional DQN(Categorical DQN):得到价值分布 NoisyNet:增强模型的探索能力...
Pytorch Jupyter Notebook: https://nbviewer.jupyter.org/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/01.dqn.ipynb Colab: https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/01.dqn.ipynb#scrollTo=nEcnUNg8Sn3I △Colab在线训练 2. Double DQN Double ...
源码:https://github.com/JohanSamir/revisiting_rainbow 一、简介 二、准备工作 三、RainBow的算力开销 四、重新审视RainBow 五、RainBow之外 六、把它放在一起 七、总结 一、简介 自DQN问世以来,绝大多数强化学习研究都集中在以深度神经网络为函数近似器的强化学习上。新的方法通常是在一组现在已经成为标准的环境...
唯一的不同是算next_q_value时用dqn选择action,而非用dqn_target选择action。 # G_t = r + gamma * v(s_{t+1}) if state != Terminal # = r otherwise curr_q_value = self.dqn(state).gather(1, action) next_q_value = self.dqn_target(next_state).gather( # Double DQN 1, self.dqn(...
DRQN (recurrent DQN) [ ] Soft-DQN [ ] Curiosity Exploration [X] currently only for DQN Train your Agent: Dependencies Trained and tested on: Python 3.6 PyTorch 1.4.0 Numpy 1.15.2 gym 0.10.11 To train the base DDQN simply runpython run_atari_dqn.pyTo train and modify your own Atari ...
基于深度学习的原神手游自动钓鱼工具。其中用 YOLOX 搞定鱼的定位和类型的识别以及鱼竿落点的定位,用 DQN 搞定自适应控制钓鱼过程的点击,让力度落在最佳区域内 收录于: 第66 期 标签: 深度学习 AI 游戏辅助 Python 评论 没用过 用过 评分: 发布 暂无精选评论立即...
https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/05.noisy_net.ipynb 6. Categorical DQN(C51) Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法,它建模的是状态-动作价值Q的分布,这样学习的结果会更加准确。
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet#examples 国内加入controlnet的产品 https://www.wujieai.com/lab 无界AI 付费 https://musedam.cc/home/ai 特赞 AIGC Playground 目前免费 原文:https://mp.weixin.qq.com/s/lWnbHACZqBG4OWDQNoCL7Q...