原文:强化学习算法实例DQN代码PyTorch实现

前言 实例参考MorvanZhou Reinforcement learning with tensorflow, 更改为PyTorch实现,并增加了几处优化。实现效果如下。 其中,红色方块作为探索的智能体,到达黄色圆形块reward ,到达黑色方块区域reward . 代码 程序主循环 环境模块maze env.py DQN模型RL brain.py 参考 MorvanZhou Reinforc ...

2021-03-07 20:40 0 1441 推荐指数:

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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 ...

Mon Sep 07 04:58:00 CST 2020 0 1835
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 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 ...

Mon Sep 07 04:59:00 CST 2020 0 932
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
 
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