原文:github上DQN代碼的環境搭建,及運行(Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning)conda配置

最近師弟在做DQN的實驗,由於是強化學習方面的東西,正好和我現在的研究方向一樣於是我便幫忙跑了跑實驗,於是就有了今天的這個內容。 首先在github上進行搜尋,如下圖: 發現第一個星數最多,而且遠高於其它的項目,於是拉取這個鏈接: https: github.com devsisters DQN tensorflow 本篇博客主要是講解一下該代碼運行環境的如何搭建,采用 conda 配置。 首先看 ...

2019-02-26 12:02 6 1020 推薦指數:

查看詳情

論文筆記 Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

最近在調網絡結構的參數,其實就是漫無目的的亂改。但是運氣不佳,沒有得到自己想要的准確率。於是,硬着頭皮,去了解一下別人選擇參數的一些依據。正如這篇論文的標題: Delving Deep into Rectifiers,或許只有這樣才能對選擇參數的原則有一個基本認識吧! Background ...

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

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! 論文筆記:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26754280 Arxiv:https://arxiv.org/ ...

Wed Oct 28 21:52:00 CST 2020 0 417
強化學習_Deep Q Learning(DQN)_代碼解析

Deep Q Learning 使用gym的CartPole作為環境,使用QDN解決離散動作空間的問題。 一、導入需要的包和定義超參數 二、DQN構造函數 1、初始化經驗重放buffer; 2、設置問題的狀態空間維度,動作空間維度; 3、設置e-greedy ...

Mon Jun 03 05:47:00 CST 2019 0 1589
DQNDeep Q-learning)入門教程(五)之DQN介紹

簡介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQNDeep Q-learning)入門教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird 中,我們使用Q-Table來儲存state與action之間的q值,那么這樣有什么不足呢?我們可以將問題的稍微復雜化一點 ...

Sun May 31 01:04:00 CST 2020 0 6034
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM