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边做边学的深度强化学习：基于PyTorch的Q-Learning与倒立摆实验

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简介：
本书深入浅出地介绍了使用PyTorch框架进行深度强化学习的方法，通过Q-Learning算法和经典的倒立摆问题实例，引导读者在实践中掌握相关技术。 边做边学深度强化学习：使用PyTorch进行Q-Learning的实践，以倒立摆为例。

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  • 边做边学的深度强化学习：基于PyTorch的Q-Learning与倒立摆实验
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    本书深入浅出地介绍了使用PyTorch框架进行深度强化学习的方法，通过Q-Learning算法和经典的倒立摆问题实例，引导读者在实践中掌握相关技术。 边做边学深度强化学习：使用PyTorch进行Q-Learning的实践，以倒立摆为例。
     
  • 边做边学的深度强化学习：使用 PyTorch 设计倒立摆 DQN 实现
    优质
    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。
     
  • 边做边学的深度强化学习：在迷宫中运用PyTorch进行Q-Learning编程练习
    优质
    本教程介绍如何使用PyTorch实现Q-Learning算法解决迷宫问题，通过实践帮助读者掌握深度强化学习的基础知识和技巧。 边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践 迷宫 Q-Learning
     
  • 边做边学深度强化学习：迷宫Sarsa与PyTorch程序设计实践
    优质
    本书通过构建和优化迷宫环境下的Sarsa算法模型，教授读者如何使用Python编程语言及PyTorch框架进行深度强化学习的实际操作。 边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践 迷宫 Sarsa
     
  • MatLab中的强化学习_倒立摆控制_深度Q学习与神经网络
    优质
    本项目探讨了利用MatLab实现基于深度Q学习算法的倒立摆控制系统。结合神经网络优化策略，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 MatLab强化学习代码包使用深度Q学习（神经网络）来控制倒立摆。详细内容可参考我的专栏《强化学习与控制》。 关于原文的第二部分，“I thought what Id do was Id pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?” 可以重写为：“我想我可能会假装自己是个聋哑人，或者我不该这么做吗？”
     
  • Q-learning在深度强化学习中的应用
    优质
    简介：本文探讨了Q-learning算法在深度强化学习领域的应用，通过结合神经网络，增强了机器自主学习和决策能力，在复杂环境中实现高效探索与优化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习与强化学习的技术，主要用于解决具有高维观测空间和连续动作空间的问题。Q-Learning是一种常见的无模型强化学习算法，其核心在于通过价值函数来评估在给定状态下采取某一行动的期望回报。 首先介绍Q-Learning的概念：它基于值的方法（Value-based），即智能体通过对状态空间及动作空间的学习探索，逐步构建出一个能够最大化累积奖励的最佳策略。这一过程中最关键的是建立并优化所谓的“Q函数”，该函数代表了在特定情况下执行某项行动的预期价值。 接下来讨论一些改进Q-Learning性能的小技巧：例如，在学习初期阶段智能体需要平衡好探索未知动作与利用已知高回报动作之间的关系，这可以通过ε-贪心策略或玻尔兹曼探索等方法来实现。此外，为了提高算法稳定性，目标网络（Target Network）被引入以减少值函数的学习波动。 在处理连续动作空间的问题时，Q-Learning需要进行相应的调整和扩展。传统的离散行动方案不再适用，在这种情况下通常会采用近似技术如神经网络对Q函数进行建模。 关于批评者（Critic），它是强化学习框架中的一个重要角色，负责评估行为的价值并根据智能体所采取的行动动态地更新其价值估计。在连续动作空间中，这种方法可以通过适当的改进来支持更复杂的场景需求。 综上所述： - Q-Learning旨在通过构建Q函数来量化给定状态下执行特定操作后的预期收益。 - 探索与利用之间的策略选择是提高学习效率的关键因素之一。 - 目标网络有助于稳定深度强化学习过程，特别在DQN中扮演着重要角色。 - 针对连续动作空间的处理需要采用如函数逼近等技术手段来改进算法性能。 - 批评者通过时序差分方法提供了一种有效的价值评估机制，在长期序列任务的学习中有明显优势。 这些信息帮助我们深入理解Q-Learning在深度强化学习中的作用及其面临的挑战和解决方案。
     
  • DQLearning-Toolbox: 深度强化学习的Q-Learning工具箱
    优质
    DQLearning-Toolbox是一款专为深度强化学习设计的Q-Learning算法实现工具箱，旨在简化用户在实验和应用中的操作流程。 强化学习工具箱（DRLToolbox）概述：该项目建立了一个集成深度强化学习训练、训练结果可视化、调参、模型版本管理等功能于一体的工具箱，并提供小游戏对算法进行测试学习，以帮助用户了解深度强化学习的乐趣并协助开发者的研究。 配置情况： - Python 3 - TensorFlow-gpu - pygame - OpenCV-Python - PyQt5 - systhreading - multiprocessing - shelve - os - sqlite3 - socket - pyperclip - flask - glob - shutil - numpy - pandas - time - importlib 如何运行？ 通过运行run_window.py文件可以启动窗口界面，其中包括主界面和设置界面。更多功能详情请参阅项目报告。 什么是强化学习？详见报告内容。 最终表现： 以贪吃蛇为例，在超过500万次的训练（耗时48小时以上）后，共完成36171局游戏。每局得分情况如图所示。
     
  • Matlab中的强化学习倒立摆程序
    优质
    本程序利用Matlab实现强化学习算法，以控制经典的倒立摆问题。通过智能体与环境交互，优化策略使倒立摆稳定平衡，适用于初学者理解和实践RL理论。 MATLAB实现的强化学习程序用于一级倒立摆控制。经过调试已正常运行，请放心下载。
     
  • 贝叶斯Q学习：基于Bayesian Q Learning的强化学习算法实现
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    本项目致力于实现和研究贝叶斯Q学习算法，一种结合了概率模型与强化学习机制的方法，旨在探索不确定环境下的最优决策策略。通过Python等编程语言构建模拟实验，验证该算法在不同场景中的应用效果及优势。 贝叶斯Q学习是一种基于概率的强化学习（RL）算法实现方法。它通过使用贝叶斯统计来更新动作价值函数的估计，从而在不确定环境中做出决策。这种方法能够有效地处理环境中的不确定性，并且可以逐步减少对初始假设的依赖，提高模型的学习效率和适应性。
     
  • 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。