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强化学习代码集（DP, MC, TD, DQN, PG, AC, A3C, DDPG）.zip

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简介：
本资源包含多种经典强化学习算法的Python实现代码，包括动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习以及DQN、策略梯度、AC、A3C和DDPG等先进模型。 这段文字提到了多种算法和技术，包括DP（动态规划）、MC（蒙特卡洛方法）、TD（时序差分学习）、TD-lambda、DQN（深度Q网络）、PG（策略梯度法）、AC（优势 Actor-Critic 方法）、A3C（异步AdvantageActor-Critic）, DDPG (分布式深度确定性策略梯度)， Dyna_Q， Bandit，以及AlphaGoZero，并且还提到了一些仿真游戏的源代码。

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  • 强化学习代码集（DP, MC, TD, DQN, PG, AC, A3C, DDPG）.zip
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    本资源包含多种经典强化学习算法的Python实现代码，包括动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习以及DQN、策略梯度、AC、A3C和DDPG等先进模型。 这段文字提到了多种算法和技术，包括DP（动态规划）、MC（蒙特卡洛方法）、TD（时序差分学习）、TD-lambda、DQN（深度Q网络）、PG（策略梯度法）、AC（优势 Actor-Critic 方法）、A3C（异步AdvantageActor-Critic）, DDPG (分布式深度确定性策略梯度)， Dyna_Q， Bandit，以及AlphaGoZero，并且还提到了一些仿真游戏的源代码。
     
  • 带火炬的深度强化学习：DQN、AC、ACER、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3及PyTorch...
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    本课程全面解析深度强化学习主流算法，包括DQN、AC等经典模型，并结合PyTorch实践讲解，适合进阶研究与应用开发。 状态：活动（在开发中，可能会发生重大更改） 该存储库将实现经典且最新的深度强化学习算法。其目的是为人们提供清晰的PyTorch代码以供他们学习深度强化学习算法，并在未来添加更多最先进的算法。 要求： - Python <= 3.6 - TensorFlow >= 0.10 - Torch >= 0.4 - TensorBoardX 安装步骤如下： 1. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` 2. 如果上述命令失败，请先单独安装gym和TensorFlow： ``` pip install gym pip install tensorflow==1.12 ``` 3. 安装PyTorch（请访问官方网站进行安装）。 4. 最后，安装tensorboardX：`pip install tensorboardX` 测试方法： ``` cd Char10\ TD3/python python TD3.py ```
     
  • Machin：专为PyTorch打造的强化学习库，支持DQN、DDPG、A2C、PPO、SAC、MADDPG、A3C等算法
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    Machin是一款专门为PyTorch设计的强化学习库，提供包括DQN、DDPG在内的多种经典算法实现，助力研究与应用。 Machin 是为 PyTorch 设计的一个增强库，支持包括循环网络在内的各种模型。目前实现的算法列表还在不断增长： - 单代理算法： - 多主体算法： - 大规模并行算法： **特性：** 1. **可读性**: Machin 尝试提供简单的、清晰易懂的强化学习（RL）算法实现，所有在其中的算法都以最小化抽象的方式设计，并且文档详细，附带各种有用的教程。 2. **可重用性**: 该库采用与 PyTorch 类似的方法将算法和数据结构封装到自己的类中。用户可以方便地使用它们而无需设置一系列 data collectors、trainers、runners 和 samplers 等组件。对于模型的唯一限制在于输入/输出格式，不过这些限制较小且容易适应。 Machin 当前实现的支持算法包括进化策略和基于模型的方法等强化学习技术。
     
  • 关于Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic和DDPG的强化学习代码详解
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    本教程深入剖析了Q-Learning、DQN、DDQN、策略梯度、演员-评论家算法及DDPG等核心强化学习技术，并提供详尽实现代码，帮助读者全面掌握相关理论与实践技能。 强化学习的学习代码包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3和SAC。使用的Python版本为 3.10.13，依赖库在requirements.txt文件中列出。安装这些依赖库的命令是：pip install -r requirements.txt。
     
  • MATLAB中深度强化学习比较：DDPG、PG和TD3的源码分析
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    本文深入探讨并对比了在MATLAB环境下实现的三种主流深度强化学习算法（DDPG、PG及TD3）的源代码，旨在揭示各自的技术细节与性能差异。 本段落对比了DDPG、PG以及TD3三种深度强化学习方法在MATLAB中的应用，并提供了相应的源码。
     
  • DDPG：强化学习中的DDPG代码解析及论文探讨
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    本简介深入剖析了深度确定性策略梯度（DDPG）算法，结合其源码解读与理论基础，旨在帮助读者理解该技术在强化学习领域的应用及其背后的原理。 DDPG（深度确定性策略梯度）在Gym-torcs上的实现与TensorFlow的使用。 安装依赖项：TensorFlow r1.4 和 gym_torcs。 如何运行： - 训练方式：执行 `python3 gym_torcs_train_low_dim.py` - 评估模式：执行 `python3 gym_torcs_eval_low_dim.py`
     
  • 基于PyTorch的深度强化学习PPO、DQN、SAC、DDPG等算法Python实现源码.zip
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    本资源包含使用PyTorch框架实现的多种深度强化学习算法（如PPO、DQN、SAC、DDPG）的完整Python代码，适合研究和学习。 【资源说明】该压缩包包含了基于PyTorch的深度强化学习算法PPO、DQN、SAC和DDPG的Python源码实现。这些代码实现了多种常用的深度强化学习技术，为研究者提供了便捷的学习与开发工具。
     
  • DQN——深度强化学习
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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——深度强化学习
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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）。