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 ...
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:
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 ...
單臂擺是強化學習的一個經典模型,本文采用了4種不同的算法來解決這個問題,使用Pytorch實現。 DQN: 參考: 算法思想: https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/ 算法實現 https ...
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 ...
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 ...
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 ...
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的一個改進版本: Double DQN算法 ...
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 ...
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 ...