第四行,也就是最核心的一行,我们创建了一个DQN模型,"MlpPolicy"定义了DQN的策略网络是一个MLP网络,当然,你也可以填CnnPolicy来定义策略网络为CNN,不过此处的输入就是一个8维向量,没必要做local connection,所以还是选择MLP就好啦~;参数env就不用说了,就是我们训练强化学习算法的环境了(为什么需要环境呢?首先,我们...
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...
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Is there a way to access the q values/mean- q value in a DQN using Stable baseline3? This doesnt work and I cant seem to find a way written in the docs or a way I can implement this given im new to ... stable-baselines dqn stablebaseline3 Mofasa E 49 asked Apr 12 at 3:33...
394 -- 5:31 App DQN-rl玩捕食者游戏09 - 装载本地保存的DQN权重参数 2225 1 4:08 App 编写强化学习环境01 — 导入依赖库 861 1 7:08 App SVM-Anova:数据集特征的选择01 - 数据导入和随机特征构建 156 1 4:57 App 自定义环境的图像和CNN 15 - 自定义网络Agent的演示 浏览...
例如,可以使用深度Q网络(DQN)或者深度确定性策略梯度(DDPG)作为基础算法,然后通过引入her算法来改善学习效果。通常情况下,her算法会与基础算法一起进行训练,并在每个时间步都会根据一定的概率来选择是否进行目标导向的样本重演。 除了her算法之外,Stable Baseline3还提供了其他许多强化学习算法的实现,例如PPO、SAC等。
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官网列出的当前已经实现的强化学习算法，以及它们的特点和适用场景。对于投资场景肯定是够用了。还有那句话，数据和特征工程...
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官网列出的当前已经实现的强化学习算法,以及它们的特点和适用场景。对于投资场景肯定是够用了。还有那句话,数据和特征工程决定...
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