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pytorch_sac: PyTorch中的软演员关键(SAC)实现

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简介：
pytorch_sac是一款基于PyTorch框架的开源软件包，实现了先进的深度强化学习算法——软演员关键（SAC），为研究和应用提供了高效工具。 如果您在研究项目中使用此代码，请引用我们为： @misc{pytorch_sac, author = {Yarats, Denis and Kostrikov, Ilya}, title = {Soft Actor-Critic (SAC) implementation in PyTorch}, year = {2020}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository} } 我们假设您有权访问可以运行CUDA 9.2的GPU。

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  • pytorch_sac: PyTorch中的软演员关键(SAC)实现
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    pytorch_sac是一款基于PyTorch框架的开源软件包，实现了先进的深度强化学习算法——软演员关键（SAC），为研究和应用提供了高效工具。 如果您在研究项目中使用此代码，请引用我们为： @misc{pytorch_sac, author = {Yarats, Denis and Kostrikov, Ilya}, title = {Soft Actor-Critic (SAC) implementation in PyTorch}, year = {2020}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository} } 我们假设您有权访问可以运行CUDA 9.2的GPU。
     
  • 软演员关键及扩展：基于PyTorch的PER与ERE、蒙克豪森RL及D2RL的实现与应用探讨
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    本文深入探讨并实现了软演员关键及扩展技术，结合PyTorch框架，详细研究了PER、ERE、蒙克豪森RL和D2RL等算法的应用及其在实践中的效果。 软演员关键扩展了PyTorch实现的具有优先级经验回放（PER）、强调最近经历而不忘过去的经验强化学习（ERE）以及曼努欣斯RL的Soft-Actor-Critic算法，并提供了多环境选项以支持并行数据收集和加速训练过程。该存储库包含了最新的SAC版本，同时实现了按比例调整优先级的PER功能。 在ERE的具体实现中，作者使用的是较旧版本的SAC，而此存储库则包含最新版的SAC及其扩展内容。此外，需要完成的任务包括：将IQN评论家与现有系统集成，并减慢其运行速度十倍；修复相关问题以添加D2RL IQN评论家功能；利用ray创建分布式SAC版本并加入N步自举机制。 所有附件均需检查确保没有遗漏或错误。
     
  • PyTorch-A2C：基于Pytorch的通用优势演员评论器实现
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    PyTorch-A2C是一款基于Pytorch框架开发的强化学习算法库，专注于Actor-Critic方法的实现与优化，为研究人员和开发者提供了一个灵活、高效的实验平台。 A2C描述了这是使用OpenAI体育馆环境以PyTorch编写的实现。此实现包括卷积模型、原始A3C模型、完全连接的模型（基于Karpathy的Blog）以及基于GRU的递归模型的选择项。BPTT循环训练可选择采用时间反向传播（BPTT），它可以在一系列状态而非当前状态下建立梯度依赖关系。初步结果表明，使用BPTT不会提升训练效果。有关两种培训方法的比较，请参考相关资料。 该算法在Pong-v0上进行了训练。奖励图展示了在训练期间首次收集到的移动平均值奖励情况。对于Pong而言，基于游戏结束时所获得的分数计算出运行平均值作为评估指标而非完整的21分比赛，这使得最低奖励为-1，最高奖励为+1。移动平均因子设置为0.99。 在训练过程中，使用GRU模型对Pong-v0进行4000万个时间步长后得出的平均奖励图显示了该算法的表现情况。同样，在采用BPTT方法训练GRU模型的过程中，在进行了约400次迭代后也得到了类似的结果展示。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • PyTorch-ENet: PyTorch中的ENet实现
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    简介：PyTorch-ENet是在PyTorch框架下对ENet模型的高效实现，适用于实时语义分割任务，尤其针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。 PyTorch-ENet 是 ENet 的 PyTorch（v1.1.0）实现版本，移植自作者的 lua-torch 实现。此实现已在 CamVid 和 Cityscapes 数据集上进行了测试，并提供了在这些数据集中训练得到的预训练模型。 以下是不同配置下的性能指标： - 输入分辨率为 480x360 的情况下：批量大小为 11，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）51.08%，在 GPU 内存占用量约为 3GiB 的条件下训练时间大约是 2 小时。 - 输入分辨率为 1024x512 的情况下：批量大小为 19，经过约 300 次迭代后可达到平均 IoU（%）59.03%，在 GPU 内存占用量约为 4GiB 的条件下训练时间大约是 4 小时。 - 输入分辨率为未知的第三种情况：批量大小为 20，经过约 100 次迭代后可达到类似平均 IoU（%）的结果，但具体数值未给出。 在以上所有情况下，“无效/未标记”的类别均被排除在外。提供的结果仅供参考；不同的实现、数据集和硬件配置可能会导致显著差异的性能表现。参考设备为 Nvidia GTX 1070 和 AMD Ryzen 5 3600（频率：3.6GHz）。
     
  • VAE-PyTorch: PyTorch中的VAE实现
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    简介：VAE-PyTorch是基于PyTorch框架构建的变分自编码器（VAE）实现项目，适用于机器学习和深度学习研究者。该项目提供了一系列预定义模型与示例代码，帮助用户快速上手并深入理解VAE的工作原理及其在数据生成、特征学习等领域的应用价值。 为了生成如MNIST手写字体这样的数据，我们需要找到真实的概率分布$ P(X) $。如果能够获取到该真实分布，则直接从$ P(X)$中抽样即可完成任务。然而，在实践中我们通常无法获得这一确切的概率分布，因此使用潜在变量（latent variable）来近似它。 根据变分自编码器 (VAE) 的理论框架，我们可以将数据的真实概率分布表示为： $$ P(X) = \int P(x|z)P(z)\,dz $$ 这里的目标是通过对潜在变量$ z $进行采样，并利用条件概率$ P(x|z)$来生成样本$x$。为了训练模型并找到合适的潜在变量，我们需要定义后验分布$ P(z|x)$： $$ P(Z) = \int P(z|x)P(x)\,dx $$ 在VAE中，为了简化采样过程，我们对条件概率$ P(z|x)$施加了特定约束使其服从标准正态分布$ N(0,1)$。因此我们可以写出以下等式： $$ \int P(z|x)P(x)\,dx = \int N(0, 1) $$ 通过这种方式，VAE能够近似真实数据的分布，并生成类似的真实样本。
     
  • 关于Pytorch中MLP模块的实现方法
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在PyTorch框架下构建多层感知机(MLP)模型，并探讨了其实现细节和应用方法。 今天为大家分享一篇关于如何使用Pytorch实现MLP模块的文章。该文章具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随我们一起深入了解吧。
     
  • Word2Vec-PyTorch：在PyTorch中的Word2Vec实现
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    Word2Vec-PyTorch 是一个利用 PyTorch 框架实现 Word2Vec 词嵌入模型的项目。该项目为自然语言处理任务提供了高效的词语向量表示方法，助力于文本分类、情感分析和机器翻译等应用。 在PyTorch中实现word2vec包括连续词袋模型和Skipgram模型，并且实现了单词的二次采样以及否定采样。
     
  • PyTorch中的ResNet50实现
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    本项目展示了如何使用Python和PyTorch框架来构建并训练一个经典的深度学习模型——ResNet50，适用于图像分类任务。 目前开源的ResNet代码通常高度集成化，内部层的输出难以单独提取进行分析。为了能够操作并分析ResNet每一层的输出结果，我调整了模型编写的结构方式，提高了代码的可读性。
     
  • Pytorch中的ACGAN实现
    优质
    本项目详细介绍了在PyTorch框架下实现条件生成对抗网络（ACGAN）的过程，包括模型构建、训练及调参技巧。 ACGAN模型的Pytorch实现