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
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
# 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
233阅读
上一篇：动态规划Monte-Carlo RL （MC）蒙特卡洛方法1、为什么要用 Monte-Carlo之前提到，第在RL中DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略的搜索。但是对于强化学习问题传统的DP作用有限，因为它要求有限MDP给出完备的环境描述（model-based），并且计算复杂度极高！所以直接使用DP是很困难的，而MC则是通过平均样本的回报来估计价值函数并寻找最优策略，并且
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
原创
2022-05-18 16:43:50
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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
498阅读
## 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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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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上面3篇已经删除PyTorch PPO 源码解读 (pytorch-a2c-ppo-acktr-gail)-老唐笔记从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）（二）从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）输入输出强化学习之图解PPO算法和TD3算法 - 知乎 评论区指出评价网格的根本功能博主你好，在policy gradient中，损失函数loss = mean(cross
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2024-01-22 07:12:26
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来，GitHub上有一个非常完整的PyTorch教程，现在有3.7k⭐Star；地址：GitHub - mrdbourke/pytorch-deep-learning: Materials for the Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery course.前10章的内容如下：PyTorch 基础：安装PyTorch、Tensor操作Py
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2023-11-13 16:55:47
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用单机单卡训练模型的时代已经过去，单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢？本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。1. DataParallel其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。简单来说，DataParallel有一个参数服务器的概念，参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的
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2023-08-25 16:12:19
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# PyTorch 马里奥 强化学习
## 引言
强化学习是机器学习的一个重要分支，它主要通过智能体与环境的交互来学习一个最优策略。在强化学习中，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）模型被广泛应用于建模环境和智能体之间的交互。本文将介绍如何使用PyTorch库来构建一个强化学习模型，并以马里奥游戏为例进行实践。
## PyTorch简介
PyTorch
原创
2023-09-17 16:49:10
215阅读
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
存在的问题&研究动机&研究思路在多智能体协作任务中，智能体通信是一种有效方式。但是智能体数量很多的时候，对某个智能体来说，他很难确定哪些信息是有价值的，这使得通信效果大打折扣甚至起副作用。在真实世界中，通信需要消耗高带宽和计算复杂度。预先定义的通信机制有可能会限制通信的效果和抑制一些潜在的协作策略。创新点整个算法框架遵循actor-critic框架，包含策略网络、值网络、注意力单元
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2024-07-15 15:07:40
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