说明一下policy_kwargs,在stable_baselines3中,DQN的MLP的激活函数默认是Tanh,隐层为两层,每层节点数量为64。通过policy_kwargs参数我们可以自定义DQN的MLP策略网络的结构。"net_arch":[256,256]代表隐层为两层,节点数量为256和256。 此处最好查看源代码,stable_baselines3的官方文档中我并没有查到相关的介绍 ...
根据上述视频可以看出,在默认的DQN网络及参数,还不能使飞行器稳定停在月球上,将学习率改为5e-4,网络参数改为256,训练次数改为2500,000次,训练代码如下: importgymfromstable_baselines3importDQN# Create environmentenv=gym.make("LunarLander-v2")model=DQN("MlpPolicy",env,verbose=1,learning_rate=5e-4,polic...
stable_baselines3.common.env_checker check_envenv = FinanceEnv()check_env(env)04 sb3已实现的算法 DQN和QR-DQN仅支持离散的动作空间；DDPG，SAC，TD3等仅支持连续的动作空间。离散的空间对应的金融投资就是：做多，平仓或做空等；而连续空间可以做多资产投资组合配置，直接给出权重。下面是sb3官网列出的当前已...
3、重点实现step与reset两个函数 Step就是传入一个动作,并计算reward,返回新的state。 Reset是环境重置初始化。 检查环境: fromstable_baselines3.common.env_checkerimportcheck_env env = FinanceEnv() check_env(env) 04 sb3已实现的算法 DQN和QR-DQN仅支持离散的动作空间;DDPG,SAC,TD3等仅支持连续的动作空间。
stable_baseline3玩倒立摆(离散的动作空间)。 importgym fromstable_baselines3importDQN env = gym.make("CartPole-v0") model = DQN("MlpPolicy",env,verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000,log_interval=4) model.save("dqn_cartpole")
stable baselines3的SAC算法的损失怎么变化 sac模型 参考视频:周博磊强化学习课程 价值函数优化学习主线:Q-learning→DQN→DDPG→TD3→SAC Q-Learning,DQN和DDPG请可以参考我之前的文章:强化学习实践教学 TD3可以参考我之前的博客:强化学习之TD3(pytorch实现)...
stablebaselines3详细教程,干货满满,持续更新。相应课件关注公众号[人工智能理论与实操]获取, 视频播放量 3433、弹幕量 0、点赞数 56、投硬币枚数 37、收藏人数 173、转发人数 6, 视频作者 人工智能理论与实操, 作者简介 ,相关视频:stablebaselines3全教程 第二讲 保存
deep-reinforcement-learninggymnasiumatari-gamesdqn-pytorchppo-pytorchstablebaselines3 UpdatedJun 10, 2024 Jupyter Notebook This repository contains an implementation of stable bipedal locomotion control for humanoid robots using the Soft Actor-Critic (SAC) algorithm, simulated within the MuJoCo physics engine...
Stable Baselines 3(SB3)是一个建立在PyTorch之上的强化学习库,旨在提供高质量的实现强化学习算法。SB3是Stable Baselines库的后续版本,后者是基于TensorFlow的。SB3致力于提供一个简单、高效、易于理解的接口,使得研究者和开发者可以快速实现和测试自己的强化学习算法。它提供了多种经典的强化学习算法,如A2C、PPO、DQN等...
主函数定义程序入口。修改代码，尝试不同算法，如使用DQN训练MountainCar-v0环境。调整学习率、折扣因子等参数，观察训练和测试结果，学习超参数调优。一小时实践入门stable-baselines3，理解基本概念、代码结构，运行示例，解析代码，并进行实验。保持实验心态，调整参数，观察影响，深入掌握库。