开始训练 建立本地和目标模型，并预估动作 self.qnetwork_local = QNetwork(input_shape=self.env.STATE_SPACE,...()) #一个模型用于本地训练，另外一个模型随之更新权重 self.qnetwork_target = QNetwork(input_shape=self.env.STATE_SPACE,...(states, self.BATCH_SIZE) #使用目标模型估计下一个动作 target_val = self.qnetwork_target.predict( next_states,...self.BATCH_SIZE) target_next = self.qnetwork_local.predict( next_states, self.BATCH_SIZE) 用两个模型的优点和各自用途在...model_arch = '2019816' resume_model_path = model_out_dir + '/snake_dqn_2019815_final.h5' agent.qnetwork_local.model
(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self)....= QNetwork(state_size, action_size) self.target_qnetwork = QNetwork(state_size, action_size)...# 优化器使用Adam self.optimizer = optim.Adam(self.qnetwork.parameters(), lr=0.001)...(self.qnetwork.state_dict()) # 训练DQN的主函数 def train_dqn(env_name, n_episodes=1000): env = gym.make...QNetwork 类：定义了Q网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。 DQNAgent 类：定义了DQN智能体，包括初始化、存储经验、选择动作和经验回放等方法。
定义网络 # Define the neural network class QNetwork(nn.Module): # 定义Q网络，用于逼近Q值函数 def __init__(self,...state_dim, action_dim): super(QNetwork, self)....self.action_dim = action_dim # 动作维度 # Online and target networks self.online_net = QNetwork...(state_dim, action_dim) # 在线网络，用于实时决策 self.target_net = QNetwork(state_dim, action_dim) # 目标网络...QNetwork：定义深度Q网络，包含3个全连接层。 DoubleDQNAgent： 维护在线网络（Online Network）和目标网络（Target Network）。
0, min(1, next_state[1])) return tuple(next_state) 接下来，我们定义一个简单的深度神经网络，用于近似Q-value函数： class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(QNetwork, self)....0.001, gamma=0.99, buffer_size=10000, batch_size=32, target_update_freq=100): self.q_network = QNetwork...(input_size, output_size) self.target_network = QNetwork(input_size, output_size) self.target_network.load_state_dict
预期收益 NatureDQN中使用两个网络QNetwork和TargetNetwork，其中QNetwork用来计算当前状态每个Action的Reward，TargetNetwork用来计算下一个状态最大收益...，QNetwork和TargetNetwork网络结构相同，并且定期的将QNetwork覆盖TargetNetwork。。...每次训练计算当前状态State执行的Action带来的预期收益时，首先通过TargetNetwork将下个状态产生的最大收益通过一定的收益衰减叠加到QNetwork当前状态执行的Action产生的收益上...所以本质上DQN算法是通过TargetNetwork迭代QNetwork中每个Action的Q值的算法。...通过在QNetwork 上选择动作，然后用 TargetNetwork 衡量所有 Action 产生的收益。
torch.optim as optim import numpy as np import random from collections import deque # 定义 Q 网络 class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNetwork, self)....: # 获取预训练的网络 pretrained_dict = policy_net.state_dict() # 创建新网络，适应目标环境的状态和动作维度 new_policy_net = QNetwork...[Notice] 代码说明 Q 网络定义：QNetwork 是一个简单的前馈神经网络，用于估计状态动作值（Q 值）。...策略迁移：将学到的 QNetwork 模型迁移到 MountainCar-v0 环境，并在新的环境上进行微调，适应新的任务。
nn import torch.optim as optim from collections import deque 2.定义Q网络 # Define the Q-Network class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self)....epsilon_min self.epsilon_decay = epsilon_decay self.lr = lr self.q_network = QNetwork...(state_size, action_size) self.target_network = QNetwork(state_size, action_size) self.optimizer...plt.ylabel("Total Reward") plt.title("DQN Training on CartPole-v1") plt.show() [Notice] 说明 核心组件： QNetwork
True) # 对每个维度求和 return action, log_prob # 返回动作和对数概率 3.Q 网络 # Q 网络（价值函数，用于评估状态-动作对的价值） class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNetwork, self)....self.actor = PolicyNetwork(state_dim, action_dim, max_action).to(self.device) # 策略网络 self.q1 = QNetwork...(state_dim, action_dim).to(self.device) # 第一个 Q 网络 self.q2 = QNetwork(state_dim, action_dim)
500 HIGH_LEVEL_UPDATE_FREQUENCY = 10 # 高层更新频率 LOW_LEVEL_UPDATE_FREQUENCY = 1 # 低层更新频率 # Q网络 class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(QNetwork, self)....HierarchicalDQNAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim, goal_dim): self.high_level_net = QNetwork...(state_dim, goal_dim) # 高层 Q 网络 self.low_level_net = QNetwork(state_dim + 1, action_dim) # 低层 Q 网络
import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # Q-network definition class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(QNetwork, self)....运行结果 观察到奖励值不收敛，下文[注意事项1]对此进行相关分析，也是强化学习其他算法中出现奖励值不收敛情况下，可以采取的相关操作，具备一定借鉴意义 [Notice]代码解释 QNetwork...import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # Q-network definition class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256): super(QNetwork, self
numpy as np # Create the Cart-Pole game environment env = gym.make('CartPole-v0') # Q-network class QNetwork...learning_rate=0.01, state_size=4, action_size=2, hidden_size=10, name='QNetwork...pretrain_length = batch_size # number experiences to pretrain the memory tf.reset_default_graph() mainQN = QNetwork
import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F # 创建神经网络模型 class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self)....'CartPole-v0') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n model = QNetwork
= zip(*experiences) #设置本地模型和目标模型（解决参数不收敛的问题) #使用本地模型估计下一个动作 target 为tensor(64,4) target = self.qnetwork_local.predict...target_val = self.qnetwork_target.predict( next_states, self.BATCH_SIZE) target_next = self.qnetwork_local.predict...actions[i]]= rewards[i] + self.GAMMA target_val[i][max_action_values[i]] # 训练模型 对本地模型权重进行更新 self.qnetwork_local.train...#按照训练选择下一步 （代码3，随机走出随机的动作，使样本内容更加全面) state = state.reshape((1,)+state.shape) action_values = self.qnetwork_local.predict
self.state = np.random.rand(2) self.done = False return self.state# 定义强化学习的Q网络class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(QNetwork, self)....) def forward(self, x): return self.network(x)# 强化学习训练过程env = QuantumControlEnv()model = QNetwork
= gameEnv(partial=False, size=5) # -------------------------------------------------- # 实现网络 class Qnetwork...目标网络更新至主网络的速率 # -------------------------------------------------- tf.reset_default_graph() mainQN = Qnetwork...(h_size) targetQN = Qnetwork(h_size) init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver
Q学习（使用PyTorch） python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义Q网络 class QNetwork...(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self)....state)) return self.fc2(x) # 实例化网络 state_size = 4 # 假设状态空间大小为4 action_size = 2 # 假设动作空间大小为2 qnetwork...= QNetwork(state_size, action_size) # 定义损失函数和优化器 optimizer = optim.Adam(qnetwork.parameters(), lr=0.001...) loss_fn = nn.MSELoss() # 训练循环（简化版） optimizer.zero_grad() loss = loss_fn(qnetwork(state), target) loss.backward
看了网上一部分的相关资料，也都大同小异，在我编译的过程中，感觉有一些出入，比如说编译qt基础模块的时候，是否需要openssl，网上很多博客里都记载了说openssl是在编译webkit的时候需要的，但是我觉着编译qnetwork...bin;C:\Qt\icu\bin;%PATH% 上面的一些路径都是绝对的，同学们需要自己看仔细了，为什么要设置openssl呢，因为我在configure的时候链接了openssl，主要是想让qnetwork
主要用在不频繁的通信场景中比如报警上传，毕竟报警的情况在一天中很少发生，采用短连接为佳，可以省去很多系统的开销，Qt对TCP的通信也是封装的很好用，在一些小并发的就几个几十个连接的项目中，效率还是可以的，据说Qt5的QNetwork
我们使用tf_agents.networks.q_network.QNetwork类： from tf_agents.networks.q_network import QNetwork preprocessing_layer...QNetwork的底层包含两个部分：一个处理观察的编码网络，和一个输出Q-值的输出层。TF-Agent的EncodingNetwork类实现了多种智能体都使用了的神经网络架构（见图18-14）。 ?...QNetwork将编码网络的输出传入给紧密输出层（每个动作一个神经元）。...笔记：QNetwork类非常灵活，可以创建许多不同的架构，如果需要更多的灵活性，还以通过创建自己的类：扩展类tf_agents.networks.Network，像常规自定义Keras层一样实现。...然后创建DQNAgent，传入时间步和动作配置、QNetwork、优化器、目标模型更新间的训练步骤数、损失函数、衰减率、变量train_step、返回ε值的函数（不接受参数，这就是为什么使用匿名函数传入
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