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Deep Reinforcement Learning (DQN)在Atari游戏中的应用文献翻译.pdf

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简介：
本文档为深度强化学习（特别是DQN算法）应用于经典 Atari 游戏的研究文献提供了中文翻译。内容涵盖了如何通过智能体与环境交互来优化策略，实现高分成绩的方法和原理。适合对人工智能、机器学习及游戏AI有兴趣的读者参考。 文献翻译工作做得非常细致，包括公式图片在内的所有内容都进行了准确的翻译，并且格式完全符合学术规范要求。这份翻译适用于课程作业、课程设计以及毕业设计中的文献部分。

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  • Deep Reinforcement Learning (DQN)在Atari游戏中的应用文献翻译.pdf
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    本文档为深度强化学习（特别是DQN算法）应用于经典 Atari 游戏的研究文献提供了中文翻译。内容涵盖了如何通过智能体与环境交互来优化策略，实现高分成绩的方法和原理。适合对人工智能、机器学习及游戏AI有兴趣的读者参考。 文献翻译工作做得非常细致，包括公式图片在内的所有内容都进行了准确的翻译，并且格式完全符合学术规范要求。这份翻译适用于课程作业、课程设计以及毕业设计中的文献部分。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
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    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Human-Level Control.pdf
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    本文探讨了深度强化学习在实现人类级别控制任务中的应用与挑战，通过模拟环境验证其有效性。 Nature资源提供有关深度强化学习的论文免费下载，资源共享。
     
  • Breakout-Deep-Q-Network: 强化学习 | 在Atari Breakout中实现DQN，并与DQN及Double DQN对战...
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    本项目通过在经典游戏Atari Breakout环境中实施深度Q网络(DQN)及其改进版双DQN，比较不同算法的性能表现，探索强化学习的应用潜力。 在Atari Breakout游戏中使用Deep Q Network（DQN）、决斗DQN和Double DQN的张量流实现方法如下： 安装OpenAI Gym Atari环境，请执行以下命令： ``` pip3 install opencv-python gym[atari] ``` 为了训练模型，运行： ``` python3 main.py --train_dqn ``` 测试时使用下面的指令： ``` python3 test.py --test_dqn ``` 请注意，该代码库还包含游戏Pong的界面实现，但目前尚未完成相关DQN模型。执行算法为具有经验重播机制的深度Q学习。 参考文献：玩Atari的游戏：通过深度强化学习（第5页）。
     
  • 《Deep Learning》译文及解析.pdf
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    本书为《Deep Learning》一书的中文译本及其配套解析内容，深入浅出地介绍了深度学习的基本原理、算法和技术，并提供了丰富的案例分析和实践指导。 经典论文《Deep Learning》的翻译与解读由Yann LeCun, Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton撰写。
     
  • DQN-Atari: Atari Pong的深度Q学习(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。
     
  • Grokking Deep Reinforcement Learning by Morales M. (MEAP Version 11)...
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    《Grokking Deep Reinforcement Learning》由Morales M.编写，本书深入浅出地讲解了深度强化学习的核心概念和最新进展，帮助读者掌握相关理论和技术。 你将不仅能够掌握深度强化学习的知识，还能成为该领域的积极贡献者。深度强化学习有潜力彻底改变我们所熟知的世界。通过让计算机而非人类来处理决策过程，我们可以更好地实现成功。人类无法与计算机的耐力和工作伦理相匹敌。
     
  • Atari游戏ROMs.zip
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    Atari游戏ROMs.zip包含经典Atari视频游戏的数字拷贝，让用户能够重温80年代的游戏乐趣，适合怀旧玩家和复古游戏爱好者。请注意，下载及使用ROM文件可能涉及版权问题，请确保遵守相关法律法规。 Atari2600的街机游戏环境可以从http://www.atarimania.com/rom_collection_archive_atari_2600_roms.html网站上下载相关文件。