原文:DQN 处理 CartPole 问题——使用强化学习,本质上是训练MLP,预测每一个动作的得分

代码: coding: utf import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from kera ...

2018-06-06 17:59 0 1363 推荐指数:

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强化学习CartPole

0x00 任务   通过强化学习算法完成倒立摆任务,控制倒立摆在一定范围内摆动。 0x01 设置jupyter登录密码 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password (会输入两次密码,用来验证 ...

Tue Jun 15 01:04:00 CST 2021 0 266
强化学习DQN算法实战之CartPole(百度PARL)

简介这篇笔记主要是记录了百度PARL的学习过程中感觉还比较经典且入门的部分。 CartPole也相当于强化学习里面的Helloworld了吧。 环境描述 基本环境可以参考:https://gym.openai.com/envs/CartPole-v1/ 以及https ...

Mon Jun 22 04:50:00 CST 2020 0 910
使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN

本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习(RL)领域。在这里,我们将使用经典的倒立摆gym环境来构建一个标准的深度Q网络(DQN)模型,以说明如何开始使用Lightning来构建RL模型。 在本文中,我们将讨论: 什么是lighting以及为什么要将 ...

Tue Apr 07 21:39:00 CST 2020 0 901
强化学习DQN 算法改进

DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法。主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现。下面给出公式,并定义一个新的变量: \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...

Fri Dec 13 21:09:00 CST 2019 0 504
强化学习(十)Double DQN (DDQN)

    在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN一个改进版本: Double DQN算法 ...

Sat Oct 13 00:52:00 CST 2018 30 30076
[强化学习论文笔记(1)]:DQN

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 论文地址 DQN 笔记 这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处: DL ...

Tue Dec 31 06:50:00 CST 2019 0 719
强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

    在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized ...

Wed Oct 17 00:46:00 CST 2018 65 17117
 
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