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强化学习基本算法详解及Pytorch实现（不容错过）

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本教程深入浅出地讲解了强化学习的基本算法原理，并提供了详细的Pytorch代码实现示例，适合初学者快速入门和掌握。不容错过！ 强化学习基础算法介绍及Pytorch代码示例（相信我，绝对是你想要的）

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  • 强化学习基本算法详解及Pytorch实现（不容错过）
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  • 超详细的Pytorch实现DQN算法源码解析（深度强化学习）
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    本篇文章深入剖析了使用PyTorch框架实现DQN算法的过程，并详细解释了深度强化学习中的关键技术点和代码细节。 基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码包含超详细的注释，并已在多个项目中得到实际应用。该代码主要由两个文件组成：（1）dqn.py，实现了DQN智能体结构、经验重放池、Q神经网络和学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互并最终学会仿真月球车着陆游戏。
     
  • MBPO_PyTorch: 基于模型的强化学习算法MBPO的PyTorch实现副本
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    简介：MBPO_PyTorch是基于模型的强化学习算法MBPO在PyTorch框架下的实现版本，为研究者和开发者提供高效的环境模拟与策略优化工具。 这是对PyTorch中的基于模型的强化学习算法MBPO的重新实现概述。原代码使用TensorFlow集成模型重现了结果，但在采用PyTorch集成模型的情况下性能有所下降。这段新代码利用PyTorch重做了集成动力学模型，并缩小了与原始版本之间的差距。性能比较是在两个特定任务上进行的，其余的任务没有经过测试。然而，在已经测试过的这两个任务中，相比于官方提供的TensorFlow实现，该使用PyTorch实现得到了类似的结果。 依赖关系：MuJoCo 1.5和2.0 用法： - python main_mbpo.py --env_name Walker2d-v2 --num_epoch 300 --model_type pytorch - python main_mbpo.py --env_name Hopper-v2 --num_epoch 300 --model_type pytorch
     
  • Pytorch下的强化学习算法实现全家桶
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    本项目汇集了在PyTorch平台上多种经典和现代的强化学习算法的高效实现，旨在为研究人员与实践者提供一套全面、灵活且易于使用的工具集。 该框架基于PyTorch实现了一系列算法，包括Q-Learning、Sarsa、DQN、DQN-CNN、Double DQN、Hierarchical DQN、PG（策略梯度）、A2C（异步优势演员评论家）、SAC（软演员批评）、PPO（ proximal 政策优化）和TD3等。框架能够适应GPU与CPU的不同条件，支持模型保存及断点续训功能，并具备测试结果绘图能力。此外，用户可以根据自己的需求对环境进行定制化修改，具有较高的灵活性和实用性。
     
  • IIC原理详解—不容错过
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    本文章深入浅出地解析了IIC（Inter-Integrated Circuit）通信协议的工作原理及其应用，适合初学者和进阶者全面理解掌握。不容错过！ IIC（Inter-Integrated Circuit）总线是由NXP公司开发的一种两线式串行通信协议，适用于微控制器及其外围设备之间的连接。它主要用于主控器与从属器件间的通讯，在需要传输少量数据的场合非常适用，但由于传输距离短且任意时刻只能有一个主机控制的特点限制了其应用范围。IIC支持CPU与被控IC之间、以及IC与IC之间的双向数据交换。
     
  • PyTorch-ActorCriticRL: 连续动作强化学习中DDPG算法的PyTorch实现
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    简介：本项目为连续动作空间下的强化学习提供了基于PyTorch框架的DDPG算法实现，适用于各类动态环境中的智能体控制任务。 PyTorch-ActorCriticRL 是一个使用 PyTorch 实现的连续动作 actor-critic 算法框架。该算法采用 DeepMind 的深度确定性策略梯度（DDPG）方法来更新演员网络与评论者网络，并在执行确定性策略的同时于连续动作空间中进行探索。 具体来说，DDPG 是一种基于策略梯度的方法，它利用随机行为策略来进行探索，在这种情况下是使用了 Ornstein-Uhlenbeck 方法。同时输出一个确定性的目标策略，这使得学习过程更加稳定和有效。 政策估算（演员部分）：Actor 网络由三层神经网络构成，该网络接收状态输入，并输出应该执行的动作 a 作为 Pi 的结果。 政策评估（批评者部分）：评论者网络同样包含三层结构的神经网络，它接受状态 s 和相应的动作 a 输入，然后计算出 Q(s, a) 表示的状态-动作值函数。 演员优化的目标是通过最小化损失来调整策略： \[ \min -Q(s,\pi (s)) \] 对于批评者的优化，则旨在减少如下形式的损失以改进价值估计： \[ L2(r + \gamma * Q(s,\pi_{target}(s))) - Q(s,a) \] 这里，\(r\) 是即时奖励，而 \(γ\) 则是折扣因子。
     
  • DQN强化学习的Pytorch实现.zip
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    本资源提供了使用Python深度学习框架PyTorch实现的经典DQN（Deep Q-Network）算法代码。适合研究和理解基于强化学习的智能决策过程。 PyTorch 实现 DQN 强化学习涉及使用 PyTorch 框架来构建深度 Q 网络（DQN），这是一种用于训练智能体在环境中采取行动以获得最大累积奖励的算法。实现过程中，通常包括定义神经网络结构、设计经验回放机制以及设置目标Q网络更新策略等步骤。这种技术广泛应用于解决各种决策问题，如游戏玩法规则的学习和机器人导航任务优化等领域。
     
  • 基于Python和PyTorch的强化学习算法集合
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    本项目汇集了多种使用Python及PyTorch实现的强化学习算法，旨在为研究者与开发者提供便捷的学习与实验平台。 PyTorch实现的强化学习算法集。
     
  • 基于PyTorch的在线强化学习11种常用算法代码实现
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    本项目提供了基于PyTorch框架下多种在线强化学习算法的完整实现代码，包括但不限于DQN、DDPG等十一种经典模型。每种算法都经过详细设计与调试，可直接应用于实际问题解决中。 这个资源包含了一个使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，并且可以单独运行以测试其在不同环境中的性能。以下是该资源中包括的具体算法： 1. Q-learning 2. SARSA 3. DQN (Deep Q-Network) 4. Double-DQN 5. Dueling-DQN 6. PG (Policy Gradient) 7. AC (Actor-Critic) 8. PPO (Proximal Policy Optimization) 9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10. TD3 (Twin Delayed DDPG) 11. SAC (Soft Actor-Critic)
     
  • 基于Keras的REINFORCE算法实现（强化学习）
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    本项目利用Keras框架实现了REINFORCE算法，并应用于强化学习场景中，展示了如何通过代码实践来解决智能体决策问题。 使用Keras实现REINFORCE算法的强化学习：Policy Gradient最小化实现 这是一个基于随机策略梯度算法在Keras中的简单实现。 Pong Agent示例显示，在大约8000集之后，该代理获得胜利的频率有所增加。下面是得分图。