包含标签:强化学习 的文章
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【深度强化学习】(1) DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
大家好,今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型 DQN,配合 OpenAI 的 gym 环境,训练模型完成一个小游戏,完整代码可以从我的 GitHub 中获得: https:/…… -
ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化(PPO)
ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化(PPO) 近端策略优化(Proximal Policy Optimization)来自 Proximal Policy Optimization Algorithms(Schulman et. …… -
本科生学深度学习一轻松搭建强化学习环境,gym的安装
OpenAI Gym 是一个工具包,提供了广泛的模拟环境,也是强化学习的环境,因为想学强化学习,所以需要搭建一个环境,之前一直在代码层面,还是得能看到,比较直…… -
用强化学习玩《超级马里奥》
Pytorch的一个强化的学习教程( Train a Mario-playing RL Agent)使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型),官网的文章只有代码, 所以本文将配…… -
给你一个 PPO × Family 课程,撑起整个决策 AI 宇宙
序幕 童年经典游戏 80、90年代出生的人,红白机总是童年时光重要的记忆片段之一。几叠游戏盒,两个手柄,就可以开启一整天的欢乐时光,乐此不疲地探索各种…… -
为什么DQN不需要important sampling?——强化学习
前言 分析这个问题要从重要性采样和target policy的本质出发,本文分为以下三步来介绍DQN为什么不需要重要性采样:重要性采样的目的、target policy和behavi…… -
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PyTorch强化学习实战(1)——强化学习环境配置与PyTorch基础
PyTorch强化学习实战(1)——强化学习环境配置与PyTorch基础 0. 前言 1. 搭建 PyTorch 环境 2. OpenAI Gym简介与安装 3. 模拟 Atari 环境 4. 模拟 CartPol…… -
强化学习—— 离散与连续动作空间(随机策略梯度与确定策略梯度)
强化学习—— 离散与连续动作空间(随机策略梯度与确定策略梯度) 1. 动作空间 1.1 离散动作空间 1.2 连续动作空间 2. 确定策略梯度做连续控制 2.1 确…… -
强化学习—— 经验回放(Experience Replay)
强化学习—— 经验回放(Experience Replay) 1、DQN的缺点 1.1 DQN 1.2 DQN的不足 1.2.1 经验浪费 1.2.2 相关更新(correlated update) 2 经验回放……