Tensorflow（1.x版本）核心概念Graph和Session Data Flow Graph [数据流图] 计算定义≠执行计算 计算的定义和执行，被很好地分离开了 模型跑起来，需要2步: 描绘整幅图(定义计算) 在session当中执行图中的运算Tensorflow Tensor + Flow 张量在图中通过运算(op)进行传递和变换Tensor是什么？
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2024-04-28 19:25:42
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目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介项目调用tensorflow.keras搭建DDQN框架的智能体，其中Q值网络为简单的CNN网络，将8皇后问题的整个表格作为输入（即环境状态），下一个皇后的摆放位置为输出（即行动），最终训练出了可独立完成8皇后问题的智能体。双深度Q网络(Double Deep Q network)DQN是一种深层神经网络的算法，用来预测Q值的大小。Q值可以理解为状态动作
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2024-02-20 11:22:12
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一、DQN详解1） Qlearning --> DQN对于离散状态空间，若智能体所处的状态成千上万，用Qlearning表格法存储状态很不实际，对于连续状态空间同理。为了在连续状态空间下应用类似Qlearning的学习方式，需要对值函数进行逼近，故出现了DQN算法。2） DQN实现流程s : 当前状态 a : 当前s下，智能体根据策略（eval_model）给出决策a r, s_ : 当前s
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2024-04-18 09:35:01
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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
简介PAI目前已经上线了支持多机、多卡、多PS Server的TensorFlow服务，目前只支持华北2 Region。华北2 Region因为支持多机多卡功能，适用于大规模数据的训练，相关服务需要收费，有需要的相关机构可以联系我们。原理说明Parameter Server节点：用来存储TensorFlow计算过程中的参数。配置多个PS节点，计算参数将会被自动切片并存储在不同的PS节点中，从而减小
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2024-10-08 10:27:08
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# 使用 TensorFlow 实现 Dueling DQN：step by step 教程
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Learning）是强化学习中的一种重要算法，能够更好地估计状态价值和动作优势。本文将引导初学者逐步实现基于 TensorFlow 的 Dueling DQN。
## 大致流程
实现 Dueling DQN 的过程可以分为以下几个步骤：
| 步
变量TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行：更快地计算复杂变量跨多个系统的分布式计算，包括 GPU。减少了某些计算中的冗余我们来看看实际情况。 首先，一个非常基本的 python 脚本：x = 35
y = x + 5
print(y)这个脚本基本上只是“创建一个值为35的变量x，将新变量y的值设置为它加上
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2024-05-27 16:54:21
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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
原创
2023-07-13 16:48:45
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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
原创
2023-01-12 01:52:17
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DQNDQNDQN
原创
2021-08-02 15:18:05
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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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DQNDQNDQN
原创
2021-08-02 15:19:51
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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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Optimization of DQN
原创
2022-09-17 08:21:56
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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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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
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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
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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