原文:github上DQN代码的环境搭建,及运行(Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning)conda配置

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容。 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https: github.com devsisters DQN tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用 conda 配置。 首先看 ...

2019-02-26 12:02 6 1020 推荐指数:

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论文笔记 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

最近在调网络结构的参数,其实就是漫无目的的乱改。但是运气不佳,没有得到自己想要的准确率。于是,硬着头皮,去了解一下别人选择参数的一些依据。正如这篇论文的标题: Delving Deep into Rectifiers,或许只有这样才能对选择参数的原则有一个基本认识吧! Background ...

Wed Jun 21 07:11:00 CST 2017 0 1383
Continuous Control with Deep Reinforcement

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26754280 Arxiv:https://arxiv.org/ ...

Wed Oct 28 21:52:00 CST 2020 0 417
强化学习_Deep Q Learning(DQN)_代码解析

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作为环境,使用QDN解决离散动作空间的问题。 一、导入需要的包和定义超参数 二、DQN构造函数 1、初始化经验重放buffer; 2、设置问题的状态空间维度,动作空间维度; 3、设置e-greedy ...

Mon Jun 03 05:47:00 CST 2019 0 1589
DQNDeep Q-learning)入门教程(五)之DQN介绍

简介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQNDeep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值,那么这样有什么不足呢?我们可以将问题的稍微复杂化一点 ...

Sun May 31 01:04:00 CST 2020 0 6034
 
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