前言 實例參考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改為PyTorch實現,並增加了幾處優化。實現效果如下。 其中,紅色方塊作為探索的智能體,到達黃色圓形塊reward=1,到達黑色方塊區域reward=-1. 代碼 ...
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以及為什么要將它應用於RL 標准DQN模型簡介 使用Lightning構建DQN的步驟 結果和結論如果您想直接跳轉到代碼,可以在Py ...
2020-04-07 13:39 0 901 推薦指數:
前言 實例參考MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow, 更改為PyTorch實現,並增加了幾處優化。實現效果如下。 其中,紅色方塊作為探索的智能體,到達黃色圓形塊reward=1,到達黑色方塊區域reward=-1. 代碼 ...
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 ...
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(十一) Prioritized Replay DQN中,我們討論了對DQN的經驗回放池按權重采樣來優化DQN算法的方法,本文討論另一種優化方法,Dueling DQN。本章內容主要參考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的論文< ...
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 ...
1 概述 在之前介紹的幾種方法,我們對值函數一直有一個很大的限制,那就是它們需要用表格的形式表示。雖說表格形式對於求解有很大的幫助,但它也有自己的缺點。如果問題的狀態和行動的空間非常大,使用表格表示難以求解,因為我們需要將所有的狀態行動價值求解出來,才能保證對於任意一個狀態和行動,我們都能 ...