此外,代码也被精简到保证项目工作前提下的最少必要代码,因此强烈推荐读者使用本书GitHub仓库(http://mng.bz/JzKp)中的代码来学习书中的项目。我们打算持续更新GitHub上的代码,包括其他的注释和用以生成书中很多图形的代码。因此,读者最好同时阅读本书和GitHub仓库中对应的Jupyter Notebook格式的代码。 我们相信本书...
完整代码见 https://github.com/Berbardo/MarioRL 作者:Larissa Barcellos 编辑:于腾凯 校对:刘茹宁 关于我们 数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平...
GitHub:https://github.com/theanh97/基于深度强化学习的股票交易 这些资源提供了将深度强化学习应用于算法交易的实战洞见。通过研究这些平台上的代码、数据和分析,你将更实际地理解如何在真实交易环境中应用这些概念。 Kaggle 笔记本展示了数据处理及模型训练的流程,Medium 文章提供了详细的解释方法和结果,而 GitHub 仓...
我的AI学习实战之旅。机器学习、深度学习、强化学习。反正都是要学习的。. Contribute to YYForReal/ML-DL-RL-Learning development by creating an account on GitHub.
而每1000step后target_net神经网络参数就更新一次,导致evaluate_net收敛的目标发生变化,会导致性能上的波动。cost仅仅是evaluate_net更新神经网络时的中间参数,而每走1000step找到宝藏的次数才是真正的性能指标。可以看到,走到20000step时性能基本稳定下来。 参考:https://github.com/MorvanZhou...
之后就是更新我们的 target network,target network 采用 soft update 的方式去稳定网络的变化,算法如下: 就这样我们的整体网络更新需要的东西都实现了,下面是整体网络更新的代码: 总体的细节都介绍完了,希望大家有所收获。另外,完整代码已放出,大家可以点击“阅读原文”访问我的 Github。 关于PaperWeekly...
所有文章和代码(如果有的话)会在知乎和Github上同步捏。 上一篇文章:从零开始の深度强化学习,实战!(1)CartPole -- 环境安装 环境介绍--CartPole 环境运行截图 状态空间维度为 4,分别为位置,速度,角度,角速度 动作空间维度为 2,0向左,1向右,为离散动作 ...
可以看到,两版的DQN都使用了经验池,而2015版的DQN增加了target-net,提高了算法稳定性。 3、DQN实现DEMO 找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。
可以看到,两版的DQN都使用了经验池,而2015版的DQN增加了target-net,提高了算法稳定性。 3、DQN实现DEMO 找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。
编者按:本文节选自《深度学习理论与实战:提高篇 》一书,原文链接http://fancyerii.github.io/2019/03/14/dl-book/。作者李理,环信人工智能研发中心vp,有十多年自然语言处理和人工智能研发经验,主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。 以下为正文。 目录...