原理简介DQN是Q-leanning算法的优化和延伸，Q-leaning中使用有限的Q表存储值的信息，而DQN中则用神经网络替代Q表存储信息，这样更适用于高维的情况，相关知识基础可参考datawhale李宏毅笔记-Q学习。论文方面主要可以参考两篇，一篇就是2013年谷歌DeepMind团队的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，一篇是也是他们
DRM - Direct Rendering Manager DRM是一个内核级的设备驱动，既可以编译到内核中也可以作为标准模块进行加载。DRM最初是在FreeBSD中出现的，后来被移植到Linux系统中，并成为Linux系统的标准部分。 DRM可以直接访问DRM clients的硬件。DRM驱动用来处理DMA，内存管理，资源锁以及安全硬件访问。为了同时支持多个3D应用，3D图形卡硬件必须作为一
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2024-05-08 22:44:56
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2021-08-19 09:49:00
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Title：Learning a Discriminative Feature Network for Semantic SegmentationFrom：CVPR2018Note data：2019/06/10 Abstract：为解决类内不一致和类内模糊两个语义分割的挑战，提出了一种判别特征网络DFN，包含了平滑网络与边界网络。 Code ：pytorch目录DFN论文解读1 Abstract
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2024-05-27 15:43:33
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一年一度的SC20国际大学生超算竞赛历来是彰显超算能力的舞台。今年尽管转战线上，各团队在为最顶级超算性能激烈角逐。来自北京的清华大学摘得桂冠，参赛团队由6名来自计算机系的本科生组成，团队搭建的计算集群系统运算性能达到了300 teraflops。*一台1 teraflop的计算机每秒可以处理一万亿次浮点运算。今年共有19支队伍参与超算竞赛。参赛者均为高中生或大学生。团队由六名成员、一名顾
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法一、环境介绍1、Gym 介绍本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境， \(Gym\) 是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，了许多问题和环境（或游戏
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2024-03-23 10:04:48
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❀DQN算法原理DQN，Deep Q Network本质上还是Q learning算法，它的算法精髓还是让尽可能接近，或者说是让当前状态下预测的Q值跟基于过去经验的Q值尽可能接近。在后面的介绍中也被称为TD Target再来回顾下DQN算法和核心思想相比于Q Table形式，DQN算法用神经网络学习Q值。我们可以理解为神经网络是一种估计方法，神经网络本身不是DQN的精髓，神经网络可以设计成MLP也
深度学习基础1、化学习与深度学习的关系强化学习解决的是序列决策问题，而深度学习解决的是“打标签”问题，即给定一张图片，我们需要判断这张图片是猫还是狗，这里的猫和狗就是标签，当然也可以让算法自动打标签，这就是监督学习与无监督学习的区别。而强化学习解决的是“打分数”问题，即给定一个状态，我们需要判断这个状态是好还是坏，这里的好和坏就是分数。除了训练生成模型之外，强化学习相当于在深度学习的基础上增加了一
原创
2024-01-22 21:58:17
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在这个博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 手写 DQN（深度 Q 网络）算法。DQN 是一种基于深度学习的强化学习算法，主要用于处理高维状态空间的决策问题，如游戏和机器人控制。
## 背景描述
近年来，强化学习作为一种智能体学习决策的有力工具，受到了广泛关注。DQN 算法的出现为这一领域带来了重大进展。尤其是在游戏 AI 的领域，DQN 已经在多个游戏中达到了超人类的表现。以下的四象
导 语机器学习平台正在蓬勃发展。开发人员需要知道如何以及何时使用他们。在机器学习环境中工作，使用像Filestack这样的合适工具的同时，可以使开发人员更容易创建一个能够发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具，无法按特定顺序列出 ，他们提供的功能，可以无缝的集成到互联网应用日常任务当中！H2OH2O是由H2O.ai为Python，R和Java编程语言设计的。通过使用这些熟悉的语言，这个开源软
强化学习—DQN算法原理详解一、 概述强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy网络。说到DQN中有值函数网络，这里简单介绍
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2024-08-11 18:47:21
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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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# 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
原创
2023-09-13 09:47:03
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喵~不知不觉到了CUDA系列学习第五讲，前几讲中我们主要介绍了基础GPU中的软硬件结构，内存管理，task类型等；这一讲中我们将介绍3个基础的GPU算法：reduce，scan，histogram，它们在并行算法中非常常用，我们在本文中分别就其功能用处，串行与并行实现进行阐述。
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1. Task complexity task complexity包括step comple
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2024-05-14 19:16:34
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动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Double DQN、Dueling DQN1. 简介2. Do
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2023-07-12 15:12:39
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动手强化学习（七）：DQN 改进算法——Dueling DQN1. 简介2. Dueling DQN3. Dueling
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2023-07-12 15:12:13
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强化学习之DQN论文介绍DQN摘要介绍问题特点经验回放相关工作实验算法流程结论 DQN摘要1.基于Q-learning从高维输入学习到控制策略的卷积神经网络。2.输入是像素，输出是奖励函数。3.主要训练、学习Atari 2600游戏，在6款游戏中3款超越人类专家。介绍DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，它使用深度神经网络来学习Q值函数，实现对环境中的最优行为的
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2023-11-27 19:47:47
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2、tf函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分
文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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DQN算法，英文名为Deep Q Network，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表
原创
2024-02-22 11:48:33
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