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莫烦 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master 代码合集.zip

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简介:
本资源为莫烦分享的Reinforcement-learning-with-tensorflow-master代码集合,包含使用TensorFlow实现强化学习算法的相关Python代码文件。 莫烦Python强化学习教程涵盖了多种算法的编程代码实现,包括DQN、策略梯度(Policy Gradient)、PPO以及演员-评论家方法(Actor-Critic)。这些内容为初学者提供了深入理解并实践强化学习理论的机会。

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客服
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  • Reinforcement-learning-with-tensorflow-master .zip
    优质
    本资源为莫烦分享的Reinforcement-learning-with-tensorflow-master代码集合,包含使用TensorFlow实现强化学习算法的相关Python代码文件。 莫烦Python强化学习教程涵盖了多种算法的编程代码实现,包括DQN、策略梯度(Policy Gradient)、PPO以及演员-评论家方法(Actor-Critic)。这些内容为初学者提供了深入理解并实践强化学习理论的机会。
  • Python与TensorFlow
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    莫烦Python与TensorFlow是由莫烦创建的一系列教学视频和文章,旨在帮助初学者掌握Python编程语言及其在机器学习框架TensorFlow中的应用。适合希望进入数据科学领域的学习者参考使用。 在编程领域,Python因其简洁易懂的语法和丰富的库支持而备受青睐,尤其在数据分析、机器学习和人工智能方面表现突出。莫烦Python是一个广受欢迎的在线教育平台,提供了一系列精心制作的Python教程,旨在帮助初学者快速掌握这门语言。其视频教程短小精悍,每段不超过10分钟,非常适合忙碌的学习者利用碎片时间进行学习。 这些教程涵盖了Python的基础语法、数据结构、函数、模块和异常处理等核心概念,并深入介绍了数据分析工具如Pandas和NumPy的使用方法以及科学计算与可视化库Matplotlib和Seaborn的应用。通过这些资源,你可以建立起坚实的编程基础并具备解决实际问题的能力。 TensorFlow作为Google开源的一个深度学习框架,在机器学习及人工智能研究中占据重要地位。它使开发者能够构建和训练复杂的神经网络模型来执行图像识别、自然语言处理等任务。莫烦Python的TensorFlow示例教程将带你一步步走进这个强大的库,理解如何定义和操作张量,搭建计算图,并进行模型的训练与评估。 在配套代码中,你将找到一系列与视频课程相关的实例练习,包括但不限于: 1. **数据预处理**:使用Pandas对数据进行清洗、转换及格式化以准备用于机器学习的数据。 2. **线性回归**:利用TensorFlow实现简单的线性回归模型,并理解损失函数和梯度下降算法的应用。 3. **逻辑回归**:基于TensorFlow构建逻辑回归模型,应用于二分类问题的解决中。 4. **卷积神经网络(CNN)**:学习如何使用CNN进行图像识别,如手写数字的识别任务。 5. **循环神经网络(RNN)**:了解RNN在处理序列数据方面的应用,例如文本分类和语言建模。 6. **深度学习实践**:探索LSTM的情感分析或Transformer机器翻译的应用。 通过阅读与运行这些代码示例,你将直观体验到Python及TensorFlow的强大功能,并加深对相关理论的理解。动手实践是最佳的学习途径,这些资源将成为提升你的技能的宝贵工具。 莫烦Python提供的教程和配套练习覆盖了从Python基础语法至深度学习技术的内容,无论你是编程新手还是希望进一步提高机器学习能力的人士都能从中受益匪浅。不断学习与实践将让你在编程及AI领域游刃有余!
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
    优质
    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题(VRPTW),提出了一种创新算法,以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题,在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策,可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。
  • Reinforcement Learning with Optimal Control
    优质
    本课程探讨强化学习与最优控制理论,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题,旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》;作者:Dimitri P. Bertsekas;出版社:MIT;出版日期:2018年12月14日;类型:教材草案。
  • 深入解析DQN
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    本文章详细剖析了莫烦Python教程中的深度强化学习算法DQN(Deep Q-Network)的相关代码,帮助读者理解其背后的原理和实现细节。适合有一定基础的机器学习爱好者阅读与研究。 详细分析莫烦DQN代码对于Python入门来说是一个很好的选择,推荐大家去B站搜索相关视频学习。作为一名初学者,在观看完莫烦的强化学习教程后,我来总结一下关于DQN的知识并记录下来。 在莫烦提供的代码中,有两个网络:一个是评估(eval)网络,另一个是目标(target)网络。这两个网络具有相同的结构,但是只有当一定时间过去之后,才会将评估网络中的参数更新到目标网络中。`maze_env.py` 文件定义了游戏环境,具体来说是一个陷阱迷宫的游戏环境,在这里我们不需要深入分析这个文件的内容。 在 `RL_brain.py` 文件里,主要负责建立神经网络的结构。在这个文件中有类DeepQNetwork,该类包含五个函数:其中 n_actions 表示动作空间的数量(例如上下左右四个方向,则n_actions为4),而 n_features 则表示状态特征的数量。
  • 最全的强化学习路径规划资源包 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip
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    本资源包提供了一套全面的强化学习路径规划教程与代码示例,基于TensorFlow实现,涵盖从基础概念到高级技术的所有内容。 使用强化学习进行路径规划是一个值得探索的领域。各种不同的强化学习算法都适用于初学者从理论到实践的学习过程,并且可以通过编写代码来加深理解。
  • Robotics Final Project Overview: Teaching Robots Table Tennis with Reinforcement Learning
    优质
    本项目旨在通过强化学习技术训练机器人进行桌上乒乓球游戏。利用最终项目展示机器人自主学习和运动控制能力的进步。 robotics_final 机器人技术最终项目简介:通过强化学习来教机器人打乒乓球。 使用ROS(Robot Operating System)的roslaunch命令启动turtlebot3_pong.launch文件,然后运行ball_move.py和play_commands.py两个Python脚本。其中,ball_move订阅BallCommand线程并等待“发送”命令;同时发布到ball_state和ball_result线程,并发布球的发射位置和角度。 在球被击入、错过或偏离目标时,ball_mobe会根据情况给予奖励:进球加10分,未命中减10分。通过检测发射后5秒钟内球的位置来判断是否达到目标;使用te set_model_state rospy服务代理设置球的初始位置,并利用get_model_state rospy服务代理检查球的目标或未命中状态。 整个项目旨在通过强化学习让机器人学会乒乓球游戏中的基本技能和策略,从而提高机器人的自主性和适应性。
  • Python全套教程与
    优质
    《莫烦Python》是一套全面而详细的Python编程教学资源,涵盖了从基础语法到高级应用的内容,并提供了丰富的示例代码供读者实践学习。 Mofan莫烦Python全部教程代码如果在GitHub上下载速度较慢,可以在此处下载。
  • 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》- FastBook Master...
    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南,适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型,并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识,包括什么是神经网络,它们是如何训练的以及如何进行预测。此外,还介绍了为什么及如何使用深度学习模型,并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外,这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后,本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是,该课程并非面向零基础人士,虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力,但至少需要有一年的编程经验。
  • 强化学习算法解析.pdf
    优质
    本书籍以PDF形式详细解读了莫烦强化学习系列教程中的核心算法与代码实现,适合对强化学习感兴趣的初学者和技术爱好者深入理解并实践相关算法。 本段落将解析莫烦课程中的强化学习部分代码,涵盖从Q-learning算法到DDPG算法的整体思路流程及关键部分的详细解释,并提供配套公式详解。