概述\(DDP\)是指一类需要支持修改的\(DP\)问题，常见的主要是带修树形\(DP\)，可以用树链剖分结合矩阵乘法优化修改的复杂度详解从例题来分析：洛谷P4719题目大意：给出\(n\)个点的树，每个点有点权，共\(m\)次操作，每次修改一个点的点权，求每次修改后树的最大权独立集的权值大小\(n, m \le 1e5\)如果不带修改，容易想到设\(f_{u, 0/1}\)来表示以\(u\)为根
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2023-09-15 12:56:43
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# DQN PyTorch：深度强化学习的基础
*注：本文所用代码基于PyTorch 1.9和Python 3.8。*
## 引言
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是结合了深度学习和强化学习的一种方法，它通过让智能体（Agent）从环境中获取数据，使用深度神经网络来学习环境的动态变化并作出相应的决策。DQN（Deep Q-Network）是一种经
原创
2023-10-13 07:22:43
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# 如何实现PyTorch中的DQN
## 一、流程概述
在实现一个基于PyTorch的深度Q网络（DQN）时，通常需要遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤详情 |
|---------|--------------------------------|
| 1 | 环境设置 |
| 2
原创
2024-10-22 04:47:39
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# 深度强化学习：用DQN实现智能体训练
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是机器学习领域中一个重要的分支，结合了强化学习和深度学习的优势。其中，深度Q网络（DQN）是一种重要的架构，用于在复杂环境中训练智能体（Agent）。在这篇文章中，我们将探讨DQN的基本原理以及使用PyTorch实现一个简单的DQN模型的示例代码。
## DQN的基本原理
DQN采
# 如何实现"DQN代码pytorch"教程
## 1. 整体流程
首先，让我们通过以下表格展示实现"DQN代码pytorch"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装PyTorch | 安装PyTorch库，并导入所需的模块 |
| 2. 构建神经网络 | 创建深度Q网络（DQN）的神经网络结构 |
| 3. 定义损失函数 | 定义损失函数，通常
原创
2024-04-17 06:38:01
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单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。DQN：参考：算法思想：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/算法实现https://p
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2024-05-21 07:12:48
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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
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2023-08-22 19:24:51
540阅读
在深度强化学习中，使用PyTorch实现深度Q网络（DQN）并保存其模型是一个至关重要的步骤。本文将详细记录如何在PyTorch中保存DQN模型的过程，帮助读者更好地理解并应用这一技术。以下是我们将要探讨的内容。
## 背景定位
在强化学习领域，DQN被广泛应用于解决复杂的决策问题，例如玩电子游戏或控制机器人。随着模型复杂性的增加，保存和加载模型变得尤为重要，以便在后续的训练或推理过程中能够快
DQN走迷宫 pytorch是一个结合了强化学习和深度学习的项目。通过使用深度 Q 网络（DQN）来训练代理在迷宫中寻找路径，我们可以体验到如何将理论应用于实践。以下是我为解决这一难题总结的过程。
### 备份策略
在实现DQN走迷宫的过程中，备份训练好的模型和数据至关重要。我们可以使用自动脚本来定期备份。
```bash
#!/bin/bash
# 备份DQN模型和数据的脚本
BACKUP
参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-autograd/#detachsource当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播1
# 深入理解DQN及其在PyTorch中的实现
深度Q学习（DQN）是深度强化学习中的一种经典算法，它结合了Q学习和深度学习的优点。DQN通过使用神经网络来逼近Q值函数，解决了传统Q学习在处理高维状态空间时的不足。本文将深入探讨DQN的基本原理、特征，以及如何在PyTorch中实现一个简单的DQN模型。
## DQN的基本原理
DQN的机制可以简要描述为以下几个步骤：
1. **环境与代理
一.前言 大家好呀，本小节开始我将记录一下我使用的机械臂所完成的项目过程，最终计划是在ros小车组装上机械臂然后进行物体的投掷，如果有同样目标的伙伴可以私信我，大家一起探讨。好了，话不多说，马上开始！二.机械臂学习1.机械臂介绍我先来简单介绍一下我是用的机械臂Armpi FPV（7.5V 6A）2.常见问题及解决2.1
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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在这个博文中，我将详细说明如何使用 DQN（深度Q网络）在“笨鸟游戏”中进行自我训练并实现玩法。我们将构建整个过程，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和安全分析，以便为大家提供一个全面的观察视角。
### 协议背景
在智能体学习中，DQN 是结合深度学习与强化学习的模型，是近年来广泛应用于各种游戏场景的重要工具。笨鸟游戏作为一个简单的模拟环境，非常适合用来学习 DQN 的基本
NumPy 或 Numeric Python 是一个开放源码的 Python 库，它使复杂的数值操作变得容易。与机器学习和深度学习应用工作涉及复杂的数字操作与大量的数据集。与纯 Python 实现相比，NumPy 使得实现这些操作相对简单和有效。从核心上说，NumPy 实现了Python(n 维数组)数据结构，类似于常规的 Python 列表。大多数编程语言只有数组的概念。Python 实现了列表
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2023-12-21 05:25:09
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创建Tensor的四种方式这四种方式的区别：首先看torch.Tensor(data)和torch.tensor(data)，torch.Tensor(data)表示的是类构造函数，而torch.tensor(data)表示的是工厂函数，我们可以将工厂函数看作是接收参数输入并返回特定类型对象的函数，在这个例子中是张量对象，使用工厂函数的目的是可以创建更多的动态对象。事实上另外两个函数torch.a
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2023-11-01 21:45:05
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目录数据并行方法一：环境变量 + device + to(device)第一步，指定*备选*的GPU直接终端中设定：python代码中设定：第二步，创建设备（device）第三步，将data和model放置到device上注意事项方法二 函数 set_device + 函数.cuda()第一步，函数set_device设置device第二部，函数.cuda()使用GPU单机多卡分布式 torch
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2023-06-14 18:54:53
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博主已实现RecursiveBacktracking(递归回溯)，RecursiveSegmentation(递归分割)，随机Prim算法，Kruskal+并查集四种迷宫生成算法，这篇文章主要对这四种算法进行简要的介绍
简介所谓迷宫生成算法，就是用以生成随机的迷宫的算法迷宫生成算法是处于这样一个场景：一个row行，col列的网格地图，一开始默认所有网格四
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2023-07-24 14:32:39
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DQNDQNDQN
原创
2021-08-02 15:18:05
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最近有个项目用到了DQN，所以参考实现了DQN，并进行了一点小小的改动，这里把代码分享出来，方便大家使用到自己的项目中去。DQN.py。
原创
2022-09-25 00:04:38
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