作者 | News 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAI Gym（https://gym.openai.com/）中的 CartPole-v0 任务上训练一个...Deep Q Learning (DQN) 代理。...我们还将使用PyTorch中的以下内容： 神经网络(torch.nn) 优化(torch.optim) 自动分化（torch.autograd） 视觉任务的实用程序(torchvision)- 一个单独的包...但首先，让我们快速回顾一下DQN是什么。 4. DQN 算法 我们的环境是确定性的，因此为了简单起见，这里给出的所有方程式也是确定性的。在强化学习文献中，它们还包含对环境中随机转变的期望。...class DQN(nn.Module): def __init__(self, h, w, outputs): super(DQN, self).
译者：平淡的天 作者: Adam Paszke 本教程将展示如何使用 PyTorch 在OpenAI Gym的任务集上训练一个深度Q学习 (DQN) 智能点。...我们也需要 PyTorch 的如下功能: 神经网络 (torch.nn) 优化 (torch.optim) 自动微分 (torch.autograd) 视觉任务 (torchvision - a separate
问题阐述 1.1 过估计问题现象 Q-learning算法在低维状态下的成功以及DQN和target DQN的效果已经很好了，但是人们发现了一个问题就是之前的Q-learning、DQN算法都会过高估计...DQN算法非常重要的两个元素是“经验回放”和“目标网络”，通常情况下，DQN算法更新是利用目标网络的参数 ,它每个 步更新一次，其数学表示为： 上述的标准的Q-learning学习和DQN中均使用了...，Double DQN则使用了DQN的思想，直接利用目标网络（）进行更新。...以上基本上是本论文的内容，下面我们借助实验进行code的Double DQN算法。其实本部分的复现只是将更新的DQN的目标函数换一下。对于论文中的多项式拟合并不做复现。 3....算法和DQN算法的区别。
本文旨在探究将PyTorch Lightning应用于激动人心的强化学习（RL）领域。...在本文中，我们将讨论： 什么是lighting以及为什么要将它应用于RL 标准DQN模型简介 使用Lightning构建DQN的步骤 结果和结论 本文代码将在文章最后发布。...DQN ? 在我们进入代码之前，让我们快速回顾一下DQN的功能。DQN通过学习在特定状态下执行每个操作的值来学习给定环境的最佳策略。这些值称为Q值。...这是DQN功能的一个高度概述。 轻量化DQN ?...结论 现在您已经看到了在强化学习项目中利用PyTorch Lightning的力量是多么简单和实用。 这是一个非常简单的例子，只是为了说明lighting在RL中的使用，所以这里有很多改进的空间。
Double-DQN原文：https://arxiv.org/pdf/1509.06461v3.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice.../tree/master/Double-DQN-demo 1、背景 这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com...我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN)： ? DQN中有两个关键的技术，叫做经验回放和双网络结构。 DQN中的损失函数定义为： ?...为了避免这种情况的出现，我们可以对选择和衡量进行解耦，从而就有了双Q学习，在Double DQN中，q-target的计算基于如下的公式： ?...接下来，我们重点看一下我们Double-DQN相关的代码。
utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : DQN
这个算法就是著名的 DQN 算法，DQN 是第一个成功地将深度学习和强化学习结合起来的模型，本文将对DQN及其变种进行简单的讨论。...DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数； DQN利用了经验回放训练强化学习的学习过程； DQN独立设置了目标网络来单独处理时间差分算法中的TD偏差。 下面，我们对这三个方面做简要介绍。 1 ....DQN利用卷积神经网络逼近行为值函数。 如图2所示为DQN的行为值函数逼近网络。与线性逼近不同，线性逼近指值函数由一组基函数和一组与之对应的参数相乘得到，值函数是参数的线性函数。...最后我们给出DQN的伪代码，如图5所示。 ? 图5 DQN的伪代码 下面我们对DQN的伪代码逐行说明。...Double DQN 上面我们讲了第一个深度强化学习方法DQN，DQN的框架仍然是Qlearning。DQN只是利用了卷积神经网络表示动作值函数，并利用了经验回放和单独设立目标网络这两个技巧。
比起之前DQN中，这个reward定义更加准确。如果使用这种reward定义方式，可以想象Natural DQN会花很长时间学习。...为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在DQN代码中的这一句：self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) ?...搭建神经网络时，我们发现DQN with Prioritized replay只多了一个ISWeights，这个正是刚刚算法中提到的Importance-Sampling Weights，用来恢复被Prioritized...self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval)) 因为和Natural DQN...learn（）部分的改变也在如下展示： 1class DQNPrioritizedReplay: 2 def learn(self): 3 ... 4 # 相对于 DQN
1.前言 本篇教程是基于Deep Q network(DQN)的教程，缩减了在DQN方面的介绍，着重强调Double DQN和DQN的不同之处。...接下来我们说说为什么会有Double DQN这种算法，所以我们从Double DQN相对于Natural DQN（传统DQN）的优势说起。...所以Double DQN的想法就是引入另一个神经网络来打消一些最大误差的影响。而DQN中本来就有两个神经网络，所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。...2.1更新方法 这里的代码都是基于之前的DQN中的代码，在RL_brain中，我们将class的名字改成DoubleDQN，为了对比Natural DQN，我们也保留原来大部分的DQN的代码。...我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN，为了对比的需要，我们的tf.Session()也单独传入，并移除原本在 DQN 代码中的这一句:
上一篇讲了什么是 DQN，今天来看看如何用代码实现： ?...首先我们需要建立一个 DQN agent： import gym from collections import deque class DQNAgent(): def __init__(self
步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。...DQN DeepRL入门第一步，当先了解DQN（Deep Q-Learning）。这是DeepMind提出的一种算法，2015年登上Nuture。...Double DQN Double DQN（DDQN）是DQN的一种改进。在DDQN之前，基本所有的目标Q值都是通过贪婪法得到的，而这往往会造成过度估计（overestimations）的问题。...Categorical DQN（C51） Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法，它建模的是状态-动作价值Q的分布，这样学习的结果会更加准确。.../blob/master/06.categorical_dqn.ipynb 7.
训练结束时，train_dqn()返回训练后的Q-Network、总损失和总奖励。DQN模型可用于根据输入的股票价格数据和模拟的交易环境制定交易策略。...dqn, total_losses, total_rewards = train_dqn(Environment(train), epoch_num=25) 这段代码使用来自指定环境的训练数据(使用train_dqn...DQN。...总结 让我们对传统的 Deep Q-Network (DQN), Double DQN, Dueling DQN 和 Dueling Double DQN 进行对比总结，看看它们各自的特点和优劣势。...复杂性：Dueling DDQN 相对于传统 DQN 和 Double DQN 更复杂，需要更多的实现和理解成本，但也带来了更好的性能。
这篇用到的DQN则属于值函数网络，在这一大类里又可以分为：状态值函数和状态-动作值函数，DQN属于后者，即用神经网络去模拟在给定状态s和动作a的情况下，回报的期望。...tape: # s: [b, 4] q_out = q(s) # 得到Q(s,a)的分布 # 由于TF的gather_nd与pytorch...gather功能不一样，需要构造 # gather_nd需要的坐标参数，indices:[b, 2] # pi_a = pi.gather(1, a) # pytorch...(), epsilon * 100)) score = 0.0 env.close() if __name__ == '__main__': main() DQN
废话不多说，赶紧领取教程看看里头具体都有哪些宝藏知识吧～ 步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么...DQN DeepRL入门第一步，当先了解DQN（Deep Q-Learning）。这是DeepMind提出的一种算法，2015年登上Nuture。...Double DQN Double DQN（DDQN）是DQN的一种改进。在DDQN之前，基本所有的目标Q值都是通过贪婪法得到的，而这往往会造成过度估计（overestimations）的问题。...Categorical DQN（C51） Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法，它建模的是状态-动作价值Q的分布，这样学习的结果会更加准确。.../blob/master/06.categorical_dqn.ipynb 7.
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN 强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数...深度Q网络（deep Q-network，DQN）是指基于深度学习的Q学习算法，主要结合了价值函数近似与神经网络技术，并采用目标网络和经历回放的方法进行网络的训练。...第一个技巧是双深度Q网络（double DQN，DDQN）。为什么要有DDQN呢？因为在实现上，Q 值往往是被高估的。...7.2 竞争深度Q网络 第二个技巧是竞争深度Q网络（dueling DQN），相较于原来的 深度Q网络，它唯一的差别是改变了网络的架构。Q网络输入状态，输出的是每一个动作的 Q 值。...噪声深度Q网络（noisy DQN）比DQN的性能好很多。紫色的线代表 DDQN，DDQN 还挺有效的。
Anaconda：23.7.4 系统：Ubuntu 22.04.3 LTS (GNU/Linux 5.15.0-91-generic x86_64) IDE：VS Code 1.85.1 gym：0.26.2 Pytorch...详细的DQN神经网络结构参数如表2-1和图2-2所示。.../models'#+'DQN_pytorch_pong' modelname = 'DQN_Breakout' madel_path = MODEL_STORE_PATH + 'DQN_Breakout_episode60.../models'#+'DQN_pytorch_pong' class ReplayMemory(object): def __init__(self, capacity):...= DQN(self.in_channels, self.action_dim).to(device) self.target_DQN = DQN(self.in_channels,
废话不多说，赶紧领取教程看看里头具体都有哪些宝藏知识吧～ 步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么...DQN DeepRL入门第一步，当先了解 DQN（Deep Q-Learning） 。这是DeepMind提出的一种算法，2015年登上Nuture。...Double DQN Double DQN（DDQN）是DQN的一种改进。在DDQN之前，基本所有的目标Q值都是通过贪婪法得到的，而这往往会造成过度估计（overestimations）的问题。...Categorical DQN（C51） Categorical DQN是一种采用分布视角来设计的算法，它建模的是状态-动作价值Q的分布，这样学习的结果会更加准确。.../blob/master/06.categorical_dqn.ipynb 7.
对应的算法是Prioritized Replay DQN。 ...Prioritized Replay DQN之前算法的问题 在Prioritized Replay DQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如Nature DQN， DDQN等，他们都是通过经验回放来采样...Prioritized Replay DQN算法的建模 Prioritized Replay DQN根据每个样本的TD误差绝对值$|\delta(t)|$，给定该样本的优先级正比于$|\delta...由于引入了经验回放的优先级，那么Prioritized Replay DQN的经验回放池和之前的其他DQN算法的经验回放池就不一样了。因为这个优先级大小会影响它被采样的概率。...下一篇我们讨论DQN家族的另一个优化算法Duel DQN，它将价值Q分解为两部分，第一部分是仅仅受状态但不受动作影响的部分，第二部分才是同时受状态和动作影响的部分，算法的效果也很好。
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中，我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法，本文讨论另一种优化方法，Dueling DQN。...Dueling DQN网络结构 由于Q网络的价值函数被分为两部分，因此Dueling DQN的网络结构也和之前的DQN不同。...DQN总结 DQN系列我花了5篇来讲解，一共5个前后有关联的算法：DQN(NIPS2013), Nature DQN, DDQN, Prioritized Replay DQN和Dueling...DQN。...当然DQN家族的算法远远不止这些，还有一些其他的DQN算法我没有详细介绍，比如使用一些较复杂的CNN和RNN网络来提高DQN的表达能力，又比如改进探索状态空间的方法等，主要是在DQN的基础上持续优化。
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