文章目录前言强化学习与神经网络更新神经网络DQN 两大利器参考前言今天我们会来说说强化学习中的一种强大武器, Deep
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2022-06-27 17:08:02
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强化学习（二）--DQN算法1. DQN算法1.1 Experience replay (经验回放)1.2 Fixed Q target (固定Q目标)1.3 神经网络的LOSS函数2. DQN的代码实现2.1 代码的整体框架2.2 主函数2.3 神经网络的构建(Net类的实现)2.4 DQN类的实现2.4.1 choose_action 和 predict函数2.4.2 store_trans
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2021-08-19 09:49:00
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DQN初步DQN初步DQN初步一 项目代码结构介绍1.1 config.py :存放所有训练需要的超参数1.2 networks.py:构建神经网络1.3 utils.py：工具类1.4 agent.py：智能代理1.5 train_ram.py：针对RAM输入进行训练
原创
2021-08-02 14:35:50
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首先，写下这篇博客有两方面原因，一方面是为了自己复习（一个月前明明理顺代码了，现在再看又忘了），另一方面帮助和我一样的初学者快速理解DQN的代码吧。 建议边看上面博客的代码边看本文。1.代码整体整体上来说，我们需要定义三个类ReplayBuffer，Qnet，DQN。 首先从主函数部分开始看： 我们定义的num_episodes为500，通过两个for循环，将整体分为10个iteration，每个
e DQN & Dueling DQN 解二维滚球问题
动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Dueling DQN1. 简介2. Dueling DQN3. Dueling
动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN、Dueling DQN1. 简介2. Do
为什么会用2个一模一样的网络Q预测和Q现实(也叫目标网络)呢？
原创
2018-11-09 13:25:36
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# 莫烦Python DQN：解析深度强化学习算法
## 引言
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是人工智能领域的一个研究热点，其结合了深度学习和强化学习，使得智能体在没有人工规则的情况下可以通过学习来自主决策。其中，莫烦Python DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习的一个经典算法，本文将对其进行科普介绍，并附上代码示例。
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RL之DQN：基于TF训练DQN模型玩“打砖块”游戏目录输出结果设计思路训练过程输出结果1、test012、test02设计思路训练过程后期更新……
原创
2022-04-22 16:51:55
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RL之DQN：基于TF训练DQN模型玩“打砖块”游戏目录输出结果设计思路训练过程输出结果1、test012、test02设计思路训练过程后期更新……...
原创
2021-06-15 21:26:22
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文章目录前言任务Replay MemoryQ-network输入提取training超参数和实用工具trainning loop前言本博文展示了
原创
2022-06-27 15:50:41
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离散沃尔什变换（DWT）与DHT的实现思路其实是一致的，只是变换核需要经过一个变换，这里记录下原理和实现方法。哈达玛变换核哈达玛变换核具有递推性，也就是\(H_{2N}\)可以由\(H_{N}\)得到：\[H_{2N}=\frac{1}{\sqrt{2}}
\left[
\begin{array}{cc}
H_{N} & H_{N} \\\\
H_{N} & -H_{N}
\
# DQN算法路径规划Python实现
## 简介
在这篇文章中，我将介绍如何使用DQN算法来实现路径规划。DQN（Deep Q-Network）是一种强化学习算法，可以在不知道环境模型的情况下学习最优策略。我们将使用Python编程语言和一些流行的机器学习库来实现这个算法。
## 整体流程
下面是我们实现DQN算法路径规划的整体流程。我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
上篇文章强化学习——详解 DQN 算法我们介绍了 DQN 算法，但是 DQN 还存在一些问题，本篇文章介绍
Deep Q Network.是一种融合了神经网络和 Q learning 的方法。1、神经网络传统的表格形式的强
