强化学习是机器学习的一个重要领域，旨在通过试错法让智能体在特定环境中学习并优化决策，以便实现某种目标。近年来，随着深度学习的进步，强化学习的应用也越来越广泛，尤其是在控制、游戏、机器人等领域。而Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）算法作为一种基于模型的强化学习算法，可以高效地解决连续动作空间的问题。本文将详细记录如何使用PyTorch实现DDPG，并探讨
从今年的九月份到现在，接触机器学习、深度学习再到现在的深度强化学习已经有三个月的时间了。从java web开发到人工智能的领域转变的过程中，学到了很多很杂的东西，感觉这才是我以后要研究的东西。然而，在这个转变的过程中，老是急于求成，虽然代码写过很多，论文看了不少，但是总是觉得基础不够牢固，所以想写下博客来沉淀一下。 前提概念 1、离散动作和连续动作 根据动作的不同类型选择和构造的模型影响很大，
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2024-03-04 09:40:57
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训练DDPG智能体控制双积分器系统双积分器的MATLAB环境创建环境接口创建DDPG智能体训练智能体DDPG智能体仿真 该示例说明了如何训练深度确定性策略梯度（DDPG）智能体来控制以MATLAB®为模型的二阶动态系统。有关DDPG智能体的详细信息，请参阅深度确定性策略梯度智能体。 有关显示如何在Simulink®中训练DDPG智能体的示例，请参阅训练DDPG智能体平衡摆。双积分器的MATLAB
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2024-04-17 13:58:42
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Python学习手册第4 版将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。Python学习手册第4版每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的"练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会
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2023-11-14 15:45:41
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3-1 构成强化学习的马尔可夫决策过程中的四元组有哪些变量？
1.状态：状态表示智能体在环境中的特定情境或条件。在每个时间步，智能体观察到的状态用来做出决策。状态可以是离散的或连续的。
2.动作：动作表示智能体可以采取的行为或决策。在每个时间步，智能体根据当前的状态选择一个动作执行。动作可以是离散的或连续的。
3.奖励：奖励是智能体根据它所采取的动作和所处的状态获得的反馈信号。奖励可以是立即的，也
DDPG算法是一种受deep Q-Network (DQN)算法启发的无模型off-policy Actor-Critic算法。它结合了策略梯度方法和Q-learning的优点来学习连续动作空
原创
精选
2024-05-13 12:07:58
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训练模型, 让它的输出更接近0.8。当离0.8越大, reward越小, 甚至为负, 那就代表着奖励更少, 惩罚更多。比如现在模型输出是0.5, 那么就会有对应的reward值, 代表正奖惩力度。那么当loss向前传导, step()
更新权重时, 它知道0.5会有惩罚, 但它怎么知道要大于0.5的方向调整, 还是小于0.5的方向调整呢。它其实会对reward = 1.0 - diff * 5这个
【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。先导课程：线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别编程基础：Python, PyTorch强化学习在做什么？强化学习和监督学习有很大的区别：监督学习需要提供数据和对应的标签，训练数据和测试数据是独立同分布的，从而进行模式和特征的学习。强化学习不同
# PyTorch 强化学习实例
## 介绍
强化学习是机器学习中的一个重要分支，它通过强化学习算法使得智能体能够在与环境交互的过程中获得最大化的累积奖励。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了强大的计算能力和灵活的模型构建工具，非常适合用于强化学习的实现。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个经典的强化学习算法：深度 Q 网络（Deep Q Network, DQN）。
原创
2023-08-01 02:41:23
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<7>Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)改进版 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)：将 DQN 网络加入进 Actor Critic 系
原创
2023-06-25 11:50:15
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①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验 ③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因
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2024-04-09 13:16:59
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文章目录DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)离散动作 v.s. 连续动作随机策略 v.s. 确定性策略DDPGTrick: target network + Replay MemoryExploration v.s. ExploitationTwin Delayed DDPG(TD3) “双”“延迟”深度确定性策略网络 DDPG(Deep Determ
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2024-05-25 14:53:43
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在进行强学习的研究和应用中，PyTorch作为深受欢迎的深度学习框架，其能力和适用场景日益受到关注。那么，"PyTorch可以强化学习吗？"显然是一个测试其适应性与扩展能力的很好的出发点。
在此博文中，我将详细分析PyTorch在强化学习中的应用，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展六个方面。
## 背景定位
强化学习（RL）是一种独特的学习算法，其核心思想是通过探
Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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OpenAI Gym中的 CartPole-v0 任务上训练一个Deep Q Learning (DQN) 代理。https://gym.openai.com/代理人必须在两个动作
原创
2019-09-27 15:32:55
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# 强化学习简介与PyTorch实现示例
## 1. 引言
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习策略，它通过试错的方式在动态环境中学习如何做出决策。强化学习的主要任务是训练智能体（Agent），使其在给定的环境中通过与环境的交互，学习出最优的行为策略，以最大化累积的奖励。
这篇文章将介绍强化学习的基本概念，并通过一个简单的例子展示如何使用PyTorch
# 实现 PPO 强化学习算法与 PyTorch 代码指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 PyTorch 实现“PPO（Proximal Policy Optimization）”强化学习算法。作为一名刚入行的开发者，理解每一步的必要性和实现过程至关重要。以下是我们将遵循的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 06:19:29
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## Pytorch 强化学习多CPU
在深度强化学习中，Pytorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持强化学习任务。在实际应用中，我们通常会使用多个 CPU 来加速训练过程。本文将介绍如何在 Pytorch 中使用多个 CPU 来进行强化学习任务。
### 强化学习简介
强化学习是一种机器学习方法，其目标是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能
原创
2024-06-06 05:36:21
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ddpg 论文 2016CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNINGDQN只能解决离散、低维度的动作空间。对于连续高维的动作空间，DQN就不能为力了。借此引出了DDPG。为什么不能直接离散化连续动作空间
如果对于连续动作空间进行精细离散化的话，会导致维度灾难，动作空间的维度很高，并且空间大小是指数级地增长。对于如此大的动作空间，难以高效探
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2024-05-24 19:41:33
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计算机视觉之pytorch图片数据转换、增广及多GPU训练一、数据增强1.1 图片数据增强方式二、代码实现2.1 数据增强方法2.2.1 水平方向随机翻转torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()函数2.2.2 垂直方向随机翻转torchvision.transforms.RandomVerticalFlip()函数2.2.3 随机旋转 torch
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2023-10-07 20:50:35
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