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DQN-Pong-Master:深度学习课程的最终项目

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简介:
DQN-Pong-Master是深度学习课程中的一个收官项目,运用深度强化学习技术训练智能体玩经典游戏Pong,展示了从零开始到精通游戏的过程。 该存储库详细介绍了使用强化学习的深度学习代理实现,并特别强调了在经典Atari 2600游戏Pong中的深度Q网络应用,以达到最先进的成果。提供的解决方案包含高级优化工具如epsilon-greedy算法、重播缓冲区和目标网络等,进一步提升模型性能。实验结果表明我们的模型能够击败硬编码的Pong代理,并取得21-0(最高分)的成绩。

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客服
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  • DQN-Pong-Master
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    DQN-Pong-Master是深度学习课程中的一个收官项目,运用深度强化学习技术训练智能体玩经典游戏Pong,展示了从零开始到精通游戏的过程。 该存储库详细介绍了使用强化学习的深度学习代理实现,并特别强调了在经典Atari 2600游戏Pong中的深度Q网络应用,以达到最先进的成果。提供的解决方案包含高级优化工具如epsilon-greedy算法、重播缓冲区和目标网络等,进一步提升模型性能。实验结果表明我们的模型能够击败硬编码的Pong代理,并取得21-0(最高分)的成绩。
  • DQN-Atari: Atari PongQ(DQN)实现
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    本项目是基于深度Q网络(DQN)对经典游戏Atari Pong进行智能决策和策略优化的一种实现方式,适用于研究和教学用途。 DQN-雅达利深度Q网络实现:根据论文《利用深度强化学习玩Atari游戏》中的方法进行实施,并展示了每集奖励的结果与游戏视频。 **DQN Nature Paper 架构实现** 输入:84×84×4图像(由最近的四帧组成的历史记录) 转换层1:32个大小为8x8的滤镜,步幅为4 转换层2:64个大小为4x4的滤镜,步幅为4 转换层3:64个大小为3x3的滤镜,步幅为1 完全连接层1:包含256个整流器单元的全连接网络 输出:每个有效动作对应一个单输出线性层 **DQN Neurips 架构实现** 输入:84×84×4图像(由最近的四帧组成的历史记录) 转换层1:16个大小为8x8的滤镜,步幅为4 转换层2:32个大小为4x4的滤镜,步幅为4 完全连接层1:包含256个整流器单元的全连接网络 输出:每个有效动作对应一个单输出线性层 **其他参数** 优化器:RMSProp 批量大小:32 ε贪婪策略(电子贪婪):0.1 创建新环境示例: 使用conda命令创建一个新的Python环境。
  • Q(DQN)
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    深度Q学习(DQN)是一种革命性的强化学习方法,结合了神经网络和经典Q-learning算法,使机器能够通过试错学习进行复杂决策。 通过DQN模型实现机器学习,并进行统计分析。可以尝试一些练习示例来熟悉这一过程。
  • DQN——强化
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    DQN是一种基于深度学习的强化学习算法,通过使用神经网络作为Q函数的参数化表示,有效解决了连续状态空间下的决策问题,在 Atari 游戏等多个领域取得了突破性成果。 本段落介绍了一种将深度学习与强化学习相结合的方法,旨在实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中,当状态和动作空间是离散且维度较低时,可以使用Q-Table来存储每个状态行动对的Q值;然而,在处理高维连续的状态和动作空间时,使用Q-Table变得不切实际。通常的做法是将更新Q-Table的问题转化为其他形式解决。
  • DQN——强化
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    DQN(Deep Q-Network)是深度强化学习中的重要算法,它结合了深度神经网络与Q学习,能够有效解决复杂环境下的决策问题。 本段落介绍了一种结合深度学习与强化学习的方法,用于实现从感知到动作的端对端学习的新算法。在传统的Q-learning方法中,当状态和行动空间为离散且维度不高时,可以使用Q-Table来存储每个状态-行为组合的Q值;然而,在面对高维连续的状态或行动空间时,使用Q-Table变得不再实际可行。 通常的做法是将更新Q表的问题转化为一个函数逼近问题。这种方法可以通过调整参数θ使预测得到的Q函数尽可能接近最优解。深度神经网络能够自动提取复杂的特征表示,因此在处理状态和动作维度较高的情况下,采用深度学习方法来近似Q值显得尤为合适。这种结合了深度学习与强化学习的方法被称为DRL(Deep Reinforcement Learning)。
  • 基于估计-DIP.zip
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    本项目为DIP课程作业,采用深度学习技术进行单目图像的深度信息估算。通过训练神经网络模型,实现从单一RGB图像中准确预测场景深度图,提升机器人视觉、自动驾驶等领域的应用效果。 【项目资源】: 涵盖前端开发、后端服务、移动应用开发、操作系统设计、人工智能技术、物联网解决方案、信息化管理工具、数据库系统、硬件工程以及大数据分析等多个领域的源代码。 包括但不限于STM32微控制器平台,ESP8266无线模块,PHP语言框架,QT图形界面库,Linux操作系统环境,iOS移动端编程,C++和Java面向对象程序设计,Python脚本编写,Web前端开发技术栈(HTML, CSS, JavaScript),以及C#跨平台应用程序构建等领域的源码。 【项目质量】: 所有上传的代码均经过全面测试与验证,在确保功能正常运行的前提下发布上线。 确保用户能够直接下载并执行这些资源文件。 【适用人群】: 适合于希望掌握不同技术领域基础知识的学习者,无论是初学者还是有一定经验的技术人员都能从中获益。此平台提供的项目案例可以作为毕业设计、课程作业或科研项目的参考模板使用。 【附加价值】: 每个项目都具有很高的学习与模仿意义,同时也为需要快速搭建原型的开发者提供了直接可用的基础模型。 对于那些想要深入研究特定技术栈或者希望在此基础上进行二次开发的朋友来说,这些代码库将是一个宝贵的起点。通过修改和扩展现有功能模块,可以创造出更多创新性的解决方案。 【沟通交流】: 如果在使用过程中遇到任何问题或困惑,请随时提出疑问,我们会尽快给予回复与指导。 我们鼓励用户积极下载并利用这些资源,并且欢迎各位互相学习、分享经验,共同推动技术的进步与发展。
  • 领域实战
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    本课程专注于医学领域的深度学习应用,通过实际案例教授如何利用AI技术解决医疗问题,适合希望在医疗数据分析和疾病预测等领域深入发展的专业人士。 课程分享——面向医学领域的深度学习项目实战(共20章),附源码、课件等内容。本课程涵盖以下内容:1. 深度学习经典算法解析,包括分类、检测、识别、分割及命名实体识别与知识图谱等;2. 基于医疗数据集的实践操作,涉及数据处理、网络架构分析以及代码解读等方面;3. 实际应用场景效果评估和案例研究。课程整体语言通俗易懂,并提供所有必要的学习材料。本课程旨在帮助学生快速掌握深度学习的核心算法及其在医学领域的应用实例。
  • :探索实践
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    本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究,涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容,旨在提升参与者的理论知识和实战技能。 深度学习是人工智能领域的一项核心技术,它利用神经网络模型对复杂数据进行建模,在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API,通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作,并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法,推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构,便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,它引入了数据流图的概念用于数值计算,在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU等。 本项目可能包含以下内容: 1. 数据预处理:深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型:Keras提供了多种预先定义的层,如卷积层和全连接层等,并且还有不同的优化器可供选择,使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证:通过划分训练集、验证集和测试集进行操作,演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标,并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估:完成模型训练后,将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力,包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载:Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能,在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析:项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景,展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨:可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。 综上所述,通过结合使用Keras与TensorFlow框架,本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程,并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。
  • Matlab超声成像代码-: 此仓库包括我详情。主题为运用...
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    本仓库收录了基于MATLAB的超声成像深度学习代码,旨在展示作者最终年项目成果,探索利用先进算法优化医学影像技术的研究进展。 该存储库包含了我最后一年项目的详细信息。我的毕业设计主题是使用深度学习技术提高医疗超声波束形成质量。项目中的里程碑将在会议中讨论并设定。 评估1的预定日期为2021年3月11日,其主要任务包括: - 使用MATLAB和UltrasoundField-II工具箱进行Delay_and_Sum(DAS)波束成形仿真 - 计算图像的质量矩阵及计算时间 评估2定于2021年3月30日举行,其中包含以下内容: - 采用神经网络技术来实现最小方差权重的计算(可在Python或MATLAB中进行) - 利用质量矩阵改善网络性能 最终评估将在2021年4月15日完成。DAS1_TF文件是Jupyter notebook的一个PDF版本,我们通过使用斯坦福大学教授提供的示例代码和PICMUS网站上的数据集得到了结果。
  • DQN系列强化论文
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    本论文深入探讨了基于DQN(Deep Q-Network)的深度强化学习方法,通过结合神经网络与传统Q-learning算法,提升了智能体在复杂环境中的决策能力。 深度强化学习系列论文涵盖了从基础的DQN到其模型与算法的各种改进版本,还包括分层DRL以及基于策略梯度的深度强化学习等内容。这些论文大多来自顶级会议。