关于RL强化学习的研究
https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自学的机器学习和强化学习，以下仅分享我能接触到的强化学习/RL的知识（可能学院派的看到的会不一样） 基础部分： 《Reinforcement Learning ...
原文：强化学习模型实现RL-Adventure（DQN）
源代码：https: github.com higgsfield RL Adventure 在Pytorch . . 上解决bug后的复现版本：https: github.com lucifer DQN DQN Adventure: from Zero to State of the Art This is easy to follow step by step Deep Q Learning t ...
2020-08-08 17:15 0 655 推荐指数：
相关推荐
强化学习之五：基于模型的强化学习（Model-based RL）
本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译，该翻译是基于个人分享知识的目的进行的，欢迎交流！（This article is my personal translation for the tutorial written and posted ...
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）入门：RL base & DQN-DDPG-A3C introduction
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力，工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰：温故而知新，在进一步深入研究和应用DRL前，阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法 ...
强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现
程序主循环 环境模块maze_env.py DQN模型RL_brain ...
强化学习 8 —— DQN 算法 Tensorflow 2.0 实现
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI ...
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 ...
强化学习 9 —— DQN 改进算法DDQN、Dueling DQN tensorflow 2.0 实现
上篇文章强化学习——详解 DQN 算法我们介绍了 DQN 算法，但是 DQN 还存在一些问题，本篇文章介绍针对 DQN 的问题的改进算法 一、Double DQN 算法 1、算法介绍 DQN的问题有：目标 Q 值（Q Target ）计算是否准确？全部通过 \(max\;Q\) 来计算有没有 ...
【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 ...