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GNN_RL: 使用PyTorch几何库的强化学习

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简介：
GNN_RL项目结合了图神经网络与强化学习技术，基于PyTorch Geometric库开发，旨在探索复杂环境中的智能决策策略。 使用PyTorch几何库在强化学习框架上测试图神经网络的可行性，并采用具有美白基线的REINFORCE算法以及carpole-v1环境进行实验。此外，也可以考虑使用GATConv（图形注意力网络）作为备选方案。

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  • GNN_RL: 使用PyTorch几何库的强化学习
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    GNN_RL项目结合了图神经网络与强化学习技术，基于PyTorch Geometric库开发，旨在探索复杂环境中的智能决策策略。 使用PyTorch几何库在强化学习框架上测试图神经网络的可行性，并采用具有美白基线的REINFORCE算法以及carpole-v1环境进行实验。此外，也可以考虑使用GATConv（图形注意力网络）作为备选方案。
     
  • 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。
     
  • 天授：一个优雅的PyTorch深度强化学习库
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    天授是一款专为深度强化学习设计的Python库，基于流行的PyTorch框架构建。它提供了简洁而强大的API，使研究人员和开发者能够轻松地实现、测试各种先进的强化学习算法。 天授是一款基于纯PyTorch的强化学习平台。与当前主要使用TensorFlow且存在嵌套类多、API不友好及运行速度慢等问题的传统库不同，天授提供了快速高效的模块化框架和Pythonic API，使得构建深度强化学习代理程序所需的代码行数最少。 目前支持的接口算法包括： - 分位数回归DQN (QRDQN) - 隐式分位数网络(IQN) - 全参数化分位数函数(FQF) - 策略梯度(PG) - 自然策略梯度(NPG) - 优势演员评论家(A2C) - 信任域策略优化(TRPO) - 近端策略优化(PPO) - 深度确定性策略梯度(DDPG) - 双延迟 DDPG (TD3) - 软演员评论家(SAC) - 离散软演员评论家（SAC离散） - 香草模仿学习 - 离散批量约束的深度 Q 学习(BCQ离散) - 离散保守 Q-Learning (CQL离散) - 离散批评正则化回归(CRR离散)
     
  • 基于深度强化学习与DQN的CartPole-v0实验（使用Pytorch）
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    本研究利用Pytorch平台，采用深度强化学习及DQN算法对经典控制问题CartPole-v0进行仿真实验，探索最优策略以实现杆平衡状态。 基于Pytorch实现的DQN算法应用于CartPole-v0环境之中。该程序完整复现了DQN算法，并且调整了一些参数以确保可以直接运行。DQN是传统强化学习中的Q-Learning的一种深度学习版本，其改进主要体现在三个方面：首先，它使用神经网络来逼近行为值函数；其次，通过维护一个回放缓冲区（replay buffer），每次从环境中采样得到的四元组数据被存储其中，在训练 Q 网络时再随机从中抽取若干数据进行训练；最后，DQN引入了目标网络的概念，这有助于提高算法在训练过程中的稳定性。
     
  • 基于Pytorch的强化学习炒股版本
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个强化学习模型，旨在模拟股票交易策略。通过智能算法的学习与优化，该系统能够适应市场的变化趋势，并作出相应的买卖决策以追求最大化的投资回报。 有朋友想要一个PyTorch版本的强化学习代码。我已经将2月9日文章中的TensorFlow代码替换成了PyTorch版本，并不再对新代码进行解释，仅指出与之前的实现类似但使用了不同的框架。 对于对量化、数据挖掘和深度学习感兴趣的读者，可以关注我的公众号以获取不定期分享的相关研究内容和个人见解。 个人知乎主页： https://www.zhihu.com/people/e-zhe-shi-wo/activities
     
  • 基于PyTorch的2D机械臂强化学习项目（使用DDPG算法）.zip
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，实现了一种名为DDPG的强化学习算法在二维空间机械臂控制问题上的应用。通过模拟环境训练，优化了机械臂的动作策略，提升了其执行复杂任务的能力。 在深度强化学习领域，DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法作为一种重要的方法，在实现复杂控制策略方面展现出了显著的效果。这种结合了深度学习与策略梯度技术的算法特别适合处理连续动作空间的问题。其核心在于使用深度神经网络来近似策略函数和价值函数，并融合了Q学习的优势，以解决传统强化学习在高维动作空间中的挑战。 本项目基于PyTorch框架开发了一个用于2D机械臂控制的强化学习系统。PyTorch是由Facebook的人工智能研究团队创建的一个开源机器学习库，在计算机视觉及自然语言处理等众多领域被广泛应用。在此项目中，利用PyTorch构建模型、训练算法并进行仿真测试，借助其强大的计算图和自动求导功能实现了DDPG算法在机械臂控制任务中的高效训练与优化。 2D机械臂作为工业和科研领域的常见设备模型，在本项目中被视为一个强化学习问题。通过不断的尝试不同的动作策略，并利用奖励函数指导学习过程，使得该系统能够学会执行如抓取、移动等特定操作的任务。此外，构建了一个仿真环境来模拟2D机械臂的动作与反馈情况。在这个环境中，考虑到物理限制因素（例如关节角度和运动范围的约束），算法的目标是找到一系列动作策略以最大限度地提高累积奖励。 本项目的实施不仅在理论上具有重要意义，还拥有广泛的实际应用前景。从理论角度看，它验证了DDPG算法在处理连续动作空间控制问题中的有效性，并通过实际案例证明其强大性能；而在实践层面，则可应用于机器人控制、自动化生产线以及智能物流等领域，有助于提高机器操作的智能化和效率水平。 此外，该项目为学习与研究强化学习的学生及研究人员提供了一个优秀的实验平台。它不仅加深了对理论知识的理解，还提供了宝贵的实践经验机会，在实际系统搭建和算法调试过程中积累经验。这将帮助未来的研究者们更好地应对相关领域的挑战，并为其职业生涯奠定坚实的基础。 作为一项毕业设计项目，该项目结合了当前人工智能领域内的前沿技术与跨学科的应用能力。通过对强化学习及深度学习的深入研究以及对具体控制问题的实际应用探索，充分展示了学生在课程中的知识整合能力和创新能力。通过完成这样一个复杂且具有实际意义的任务，学生们能够将理论转化为实践技能，并为未来从事相关工作的生涯积累了宝贵的经验和信心。
     
  • 边做边学的深度强化学习：使用 PyTorch 设计倒立摆 DQN 实现
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    本项目通过实践探索深度强化学习的核心概念，利用PyTorch框架实现经典的DQN算法来控制倒立摆问题，促进理论与实践的深度融合。 边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践中的倒立摆DQN实现。
     
  • Python深度强化学习的PyTorch实现精选
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    本教程深入浅出地介绍了如何使用PyTorch进行深度强化学习模型的构建与训练，适合希望掌握前沿技术的数据科学家和机器学习爱好者。 此仓库包含大多数经典的深度强化学习算法，包括DQN、DDPG、A3C、PPO和TRPO。更多的算法仍在开发中。
     
  • IGR：隐式几何正则化以学习形状
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    简介：本文提出了一种名为IGR（Implicit Geometry Regularization）的方法，该方法通过引入隐式几何约束来改进形状学习过程。这种方法旨在增强模型对复杂形状结构的理解和生成能力，特别是在处理具有挑战性的几何细节时表现优异。它通过正则化技术将几何先验知识融入深度学习框架中，从而在三维形状重建、分割以及合成任务上取得显著效果。 IGR：用于学习形状的隐式几何正则化 该存储库实现了ICML 2020论文《学习形状的隐式几何正则化》中的方法。 IGR是一种深度学习技术，可以直接从原始点云中（无论是否有常规数据）学习出隐式的带符号距离表示。我们的方法通过优化网络以将输入点云作为边界条件来求解方程，从而找到SDF。尽管这种情况不适于直接求解，但来自优化过程的隐式正则化使我们能够聚焦到简单的自然解上。 安装要求 代码与Python 3.7和PyTorch 1.2兼容，并且还需要以下软件包：numpy、pyhocon、plotly、scikit-image和trimesh。 用法 表面重建 无论是否有法线数据，IGR都可以在给定点云的情况下用于单个曲面的重建。需要调整reconstruction / setup.json以适应输入点云。
     
  • 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。