原文:DQN 處理 CartPole 問題——使用強化學習,本質上是訓練MLP,預測每一個動作的得分

代碼: 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 推薦指數:

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強化學習CartPole

0x00 任務   通過強化學習算法完成倒立擺任務,控制倒立擺在一定范圍內擺動。 0x01 設置jupyter登錄密碼 jupyter notebook --generate-config jupyter notebook password (會輸入兩次密碼,用來驗證 ...

Tue Jun 15 01:04:00 CST 2021 0 266
強化學習DQN算法實戰之CartPole(百度PARL)

簡介這篇筆記主要是記錄了百度PARL的學習過程中感覺還比較經典且入門的部分。 CartPole也相當於強化學習里面的Helloworld了吧。 環境描述 基本環境可以參考:https://gym.openai.com/envs/CartPole-v1/ 以及https ...

Mon Jun 22 04:50:00 CST 2020 0 910
使用PyTorch Lightning構建輕量化強化學習DQN

本文旨在探究將PyTorch Lightning應用於激動人心的強化學習(RL)領域。在這里,我們將使用經典的倒立擺gym環境來構建一個標准的深度Q網絡(DQN)模型,以說明如何開始使用Lightning來構建RL模型。 在本文中,我們將討論: 什么是lighting以及為什么要將 ...

Tue Apr 07 21:39:00 CST 2020 0 901
強化學習DQN 算法改進

DQN 算法改進 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一種基於 DQN 的改進算法。主要突破點:利用模型結構將值函數表示成更加細致的形式,這使得模型能夠擁有更好的表現。下面給出公式,並定義一個新的變量: \[q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t ...

Fri Dec 13 21:09:00 CST 2019 0 504
強化學習(十)Double DQN (DDQN)

    在強化學習(九)Deep Q-Learning進階之Nature DQN中,我們討論了Nature DQN的算法流程,它通過使用兩個相同的神經網絡,以解決數據樣本和網絡訓練之前的相關性。但是還是有其他值得優化的點,文本就關注於Nature DQN一個改進版本: Double DQN算法 ...

Sat Oct 13 00:52:00 CST 2018 30 30076
[強化學習論文筆記(1)]:DQN

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 論文地址 DQN 筆記 這篇文章就是DQN,DRL領域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身沒有什么難度。 文章說了RL和DL 的兩個不同之處: DL ...

Tue Dec 31 06:50:00 CST 2019 0 719
強化學習(十一) Prioritized Replay DQN

    在強化學習(十)Double DQN (DDQN)中,我們講到了DDQN使用兩個Q網絡,用當前Q網絡計算最大Q值對應的動作,用目標Q網絡計算這個最大動作對應的目標Q值,進而消除貪婪法帶來的偏差。今天我們在DDQN的基礎上,對經驗回放部分的邏輯做優化。對應的算法是Prioritized ...

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