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关于Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic和DDPG的强化学习代码详解

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简介：
本教程深入剖析了Q-Learning、DQN、DDQN、策略梯度、演员-评论家算法及DDPG等核心强化学习技术，并提供详尽实现代码，帮助读者全面掌握相关理论与实践技能。 强化学习的学习代码包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3和SAC。使用的Python版本为 3.10.13，依赖库在requirements.txt文件中列出。安装这些依赖库的命令是：pip install -r requirements.txt。

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  • 关于Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic和DDPG的强化学习代码详解
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    本教程深入剖析了Q-Learning、DQN、DDQN、策略梯度、演员-评论家算法及DDPG等核心强化学习技术，并提供详尽实现代码，帮助读者全面掌握相关理论与实践技能。 强化学习的学习代码包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3和SAC。使用的Python版本为 3.10.13，依赖库在requirements.txt文件中列出。安装这些依赖库的命令是：pip install -r requirements.txt。
     
  • 强化学习：基于Q学习、DQN和DDQN的实现与源码
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    本书深入探讨了强化学习领域的核心技术，详细讲解并实现了Q-learning、DQN及DDQN算法，并提供了完整的源代码供读者参考实践。 强化学习深度学习：优化创建人：Vithurshan Vijayachandran 和 Hisho Rajanathan RLearning_NOTEBOOK.ipynb-适用于基本（Q学习）和高级任务（DQN 和 DDQN）的 Jupyter 笔记本。 RL_Rport.pdf：报告所有研究结果和评估。 使用以下预训练模型来测试网络，因为重新训练非常耗时。 - DQNTrainingModel.h5 - 测试 DQN 网络所需的文件 - DDQNTrainingModel.h5 - 测试 DDQN 网络所需的文件 - DDQNPERTrainingModel.h5 - 使用 PER 网络测试 DDQN 所需的文件
     
  • 基于LunarLander的DQN、DDQN和Dueling-DQN/Dueling-DDQN强化学习研究（附Python代码）
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    本项目深入探究了在经典游戏LunarLander环境中应用DQN、DDQN及Dueling版本算法的强化学习策略，提供详尽实验结果与Python实现代码。 LunarLander登陆器的DQN、DDQN、Dueling_DQN、Dueling_DDQN实现教程使用了Tensorflow2.10版本。该教程详细介绍了如何利用这些算法来优化LunarLander环境中的智能体行为，帮助理解强化学习中各种深度Q网络的应用和改进方法。
     
  • 强化学习（Q Learning）的Python代码实现
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    本项目提供了一个基于Python语言的Q-Learning算法实现，旨在帮助初学者理解并实践这一强化学习的核心技术。通过实例演示了如何利用Q表进行状态-动作价值的学习与更新过程，适用于环境建模、策略优化等领域研究。 Q函数、贪婪策略以及强化学习的基础实例可以使用Python语言进行代码实现。
     
  • 深度Q学习：张量流中DQN、DDQN和决斗DQN的实现
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    本文章介绍在张量流环境中实现深度Q网络(DQN)、双层DQN(DDQN)及决斗DQN的技术细节与实践方法，旨在帮助读者深入理解强化学习算法。 深度Q学习在OpenAI Gym上测试了具有基本或双重Q-learning训练算法的深度Q网络，并实现了对决Q-network的功能。该项目使用Python 3.5和TensorFlow（通过tensorflow-gpu 1.2.1版本）实现。环境来自OpenAi Gym。 要安装Gym，请访问其官方网站获取相关文档。 项目运行需要从atari_wrappers.py训练网络并使用train.py模块执行网络培训，要求提供一个将被学习的体育馆环境作为参数。可选地可以指定使用的网络类型和学习算法。可以通过--checkpoint参数提供网络权重，并通过--training_info参数提供培训状态（例如当前步骤、总步骤数以及经验重播缓冲区数据）以从检查点重新开始训练。 使用--checkpoint_step可以设定保存检查点的步长，格式如下：python train.py --...
     
  • 强化学习代码集（DP, MC, TD, DQN, PG, AC, A3C, DDPG）.zip
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    本资源包含多种经典强化学习算法的Python实现代码，包括动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习以及DQN、策略梯度、AC、A3C和DDPG等先进模型。 这段文字提到了多种算法和技术，包括DP（动态规划）、MC（蒙特卡洛方法）、TD（时序差分学习）、TD-lambda、DQN（深度Q网络）、PG（策略梯度法）、AC（优势 Actor-Critic 方法）、A3C（异步AdvantageActor-Critic）, DDPG (分布式深度确定性策略梯度)， Dyna_Q， Bandit，以及AlphaGoZero，并且还提到了一些仿真游戏的源代码。
     
  • 深度Q学习：使用Keras实现的DQN和DDQN最小示例
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    本文章介绍如何利用Python库Keras实现深度Q学习(DQN与DDQN)算法，并提供简洁实用的代码示例供读者参考。 本段落介绍如何使用深度强化学习来创建简单的游戏AI，并通过Keras和Gym库实现最小化的深度Q学习代码，整个过程不到100行代码。文章详细解释了dqn.py文件中的内容。为了方便操作，我对存储库进行了轻微的调整，如添加了加载和保存功能。我还把记忆机制从列表改为双端队列以限制内存中元素的最大数量。需要注意的是，训练过程中对于dqn.py来说可能是不稳定的，而ddqn.py可以缓解这个问题。关于ddqn的内容将在后续的文章中进行介绍。
     
  • DDPG：强化学习中的DDPG代码解析及论文探讨
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    本简介深入剖析了深度确定性策略梯度（DDPG）算法，结合其源码解读与理论基础，旨在帮助读者理解该技术在强化学习领域的应用及其背后的原理。 DDPG（深度确定性策略梯度）在Gym-torcs上的实现与TensorFlow的使用。 安装依赖项：TensorFlow r1.4 和 gym_torcs。 如何运行： - 训练方式：执行 `python3 gym_torcs_train_low_dim.py` - 评估模式：执行 `python3 gym_torcs_eval_low_dim.py`
     
  • 贝叶斯Q学习：基于Bayesian Q Learning的强化学习算法实现
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    本项目致力于实现和研究贝叶斯Q学习算法，一种结合了概率模型与强化学习机制的方法，旨在探索不确定环境下的最优决策策略。通过Python等编程语言构建模拟实验，验证该算法在不同场景中的应用效果及优势。 贝叶斯Q学习是一种基于概率的强化学习（RL）算法实现方法。它通过使用贝叶斯统计来更新动作价值函数的估计，从而在不确定环境中做出决策。这种方法能够有效地处理环境中的不确定性，并且可以逐步减少对初始假设的依赖，提高模型的学习效率和适应性。