In this article, we’ll take a look at using the PyTorch torch.max() function. 在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch torch.max（）函数。 As you may expect, this is a very simple function, but interestingly, it has mor
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2024-06-30 21:40:12
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# 强化学习中的MADDPG算法
## 引言
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习中的一个重要分支，它以智能体（Agent）与环境（Environment）之间的交互为基础，通过智能体在环境中的行动和观测来学习最优的决策策略。在强化学习中，多智能体协同决策是一个重要的研究方向。MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy
原创
2023-09-12 20:29:32
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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关于 PyTorch MADDPG 代码解析，这篇文章将详细探讨如何通过有效的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析和验证方法来管理和维护使用 PyTorch 实现的多智能体深度强化学习算法。在多个方面进行详细解析，可以帮助大家更好地理解该代码及其应用。
## 备份策略
备份是确保数据安全的重要措施。针对 PyTorch MADDPG 的实现，我们制定以下备份策略：
```m
# MADDPG算法在PyTorch中的实现
在多智能体环境中，如何高效地进行协作与竞争是一个重要的研究方向。MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）作为一种深度强化学习算法，在多智能体协作中表现出了良好的效果。本文将用PyTorch来实现MADDPG，并提供必要的代码示例，以方便读者理解算法的实现过程。
## MADDPG算
文章目录前言C 中宏的使用替换文本宏函数将宏转成字符串组合名字预定义宏TH 中的 c 泛型编程泛型示例参考文章 前言基于 pytorch 1.10.0 版本，master commit 号：047925dac1c07a0ad2c86c281fac5610b084d1bd万事开头难，还是咬着牙开始了 Pytorch 的源码阅读内容，虽然感觉难度很大，而且有点无从下手，希望坚持下去能有所进步！这里光
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2023-12-27 10:15:28
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在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 **PyTorch** 实现 **MADDPG**（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法。这是一种用于多智能体强化学习的先进算法，能够有效地解决参与者之间存在合作与竞争关系的问题。以下是我整理的具体实现过程，其内容包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析。
### 一、背景描述
在多智
# MADDPG算法在PyTorch中的实现
## 引言
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一种用于解决多智能体协同决策问题的强化学习算法。在多智能体系统中，每个智能体需要根据自身的观测和其他智能体的行为来进行决策，以达到整体系统的最优效果。MADDPG算法通过使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法为每个智能体建立
原创
2023-11-30 16:17:51
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一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互，通过环境反馈的reward来指导个体学习策略，经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。但现实场景中，环境中个体并不是孤立，例如有多个机器人合力推举一个重物，也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或者竞争。多智能体系统（Multi-Agent System）主要研究方向之一就是多个个体的复杂系统中协同问
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2023-11-17 10:43:43
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遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
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2023-12-07 06:48:33
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
215阅读
在这一篇博文中，我们将深度探讨如何使用 PyTorch 实现多智能体的深度强化学习算法——MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）。该算法在复杂环境中的合作学习尤其有效。以下是围绕实现此算法的各个环节的详细记录。
## 环境配置
我们首先需要搭建适合开发的环境。以下是本文所需的依赖项：
| 依赖库 | 版本
如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识，并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像中添加细微的干扰会导致模型性能的巨大差异。鉴于这是一个教程，我们将通过一个图像分类器上
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2024-05-27 15:08:26
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关于如何解决“maddpg python代码”问题的博文
在深度强化学习领域，多智能体深度强化学习（MADDPG）是一种常见的方法，它扩展了DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法来处理中多个智能体之间的相互作用。接下来，我们将详细讨论在实现MADDPG Python代码时的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和迁移方案。
### 备份
之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
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2023-09-26 13:28:43
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# MADDPG算法的Pytorch实现
## 算法介绍
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）是强化学习领域中的一个重要研究方向。其中，多智能体深度确定性策略梯度算法（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG）是一种基于DDPG的算法，专门用于解决多智能体环境中的协同
原创
2024-03-05 07:26:06
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本节主要介绍VoxelNet的训练主体部分，其余部分请参考这里 其实目前大多数3D目标检测算法的网络结构和数据处理，特别是基于KITTI的三维目标检测，都可以参考这些处理方式，具有一定的通用性。1 代码结构加载预训练模型，没有的话使用方式初始网络参数各种超参数定义引入构建TensorBoard，方便模型训练过程的可视化搭建VoxelNet设定好cuda和优化器开始训练pre_model = arg
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2024-04-02 08:20:59
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配置、使用transformers包一、transformerstransformers包又名pytorch-transformers或者pytorch-pretrained-bert。它提供了一些列的STOA模型的实现，包括(Bert、XLNet、RoBERTa等)。下面介绍该包的使用方法：1、如何安装transformers的安装十分简单，通过pip命令即可pip install transf
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2023-08-08 14:28:51
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基于 DDPG 智能体的四足机器人运动控制四足机器人模型创建环境接口创建 DDPG 智能体指定训练选项训练智能体智能体仿真参考 matlab2020b例程 这个例子展示了如何训练四足机器人使用深度确定性策略梯度(DDPG)智能体行走。本例中的机器人使用 SimscapeTM MultibodyTM 进行建模。有关 DDPG 智能体的更多信息，请参见双延迟的深度确定性策略梯度智能体。 在 MATL
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2023-12-05 17:13:50
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最近学习了一下svm这一高大上的算法，为了充分理解这一算法，特地详细地查看了一下相应程序的源代码，这里将源代码简单地记录一下，方便日后更好地理解与提升。源代码对应的网址链接 这里假设我们的mnist_train中train.csv存在的数据为 1,2,3,4,5 2,3,4,5,1 假设mnist_test中test.csv存在的数据为 2,3,4,5,1 1,2,3,4,5 首先使用数组读出文件
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2023-10-26 06:53:51
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