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Pytorch下DQN_FlappyBird的Q学习实现

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本项目在PyTorch框架下实现了深度Q网络（DQN）应用于经典游戏Flappy Bird中的Q学习算法，旨在探索强化学习技术解决游戏中智能决策问题。 使用Q学习结合Pytorch版本实现的小鸟游戏（FlappyBird），解压后可以直接运行，并且可以连续运行几十分钟无问题。

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  • Pytorch下DQN_FlappyBird的Q学习实现
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    本项目在PyTorch框架下实现了深度Q网络（DQN）应用于经典游戏Flappy Bird中的Q学习算法，旨在探索强化学习技术解决游戏中智能决策问题。 使用Q学习结合Pytorch版本实现的小鸟游戏（FlappyBird），解压后可以直接运行，并且可以连续运行几十分钟无问题。
     
  • 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。
     
  • Catastrophic Forgetting-EWC: #WORK IN PROGRESS 在 PyTorch 中实现监督与深度 Q 学习...
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    本文介绍了在PyTorch框架下对监督学习和深度Q学习中应用经验重放缓忘(EWC)方法来解决灾难性遗忘问题的初步工作。 弹性体重合并通过结合深度强化学习和监督学习方法来实现终身学习。部分结果表明这种方法的有效性。
     
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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。
     
  • 强化学习（Q Learning）的Python代码实现
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    本项目提供了一个基于Python语言的Q-Learning算法实现，旨在帮助初学者理解并实践这一强化学习的核心技术。通过实例演示了如何利用Q表进行状态-动作价值的学习与更新过程，适用于环境建模、策略优化等领域研究。 Q函数、贪婪策略以及强化学习的基础实例可以使用Python语言进行代码实现。
     
  • Python-利用PyTorch在Atari游戏中实现带经验回放的深度Q学习
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    本项目运用PyTorch框架，在Atari游戏环境中实施了包含经验回放机制的深度Q学习算法，显著提升了智能体的学习效率与性能。 在Atari游戏环境中使用PyTorch实现具有经验回放的深度Q-Learning算法，该方法由Google DeepMind团队公开发布。
     
  • Python环境下Deep Q Learning的深度强化学习算法实现
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    本项目在Python环境中实现了基于Deep Q Learning（DQL）的深度强化学习算法，旨在探索智能体通过与环境交互自主学习策略的过程。 基于Python的深度强化学习算法Deep Q Learning实现涉及使用神经网络来近似Q函数，从而解决传统Q学习在高维状态空间中的瓶颈问题。通过结合深度学习的能力处理复杂特征表示与强化学习探索决策制定相结合，该方法已经在多个环境中展示了强大的性能和泛化能力。
     
  • 双倍深度Q学习：利用PyTorch教授AI实现安全着陆飞船
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    本文介绍了一种基于双倍深度Q学习算法的方法，并使用PyTorch框架训练人工智能模型，使其能够掌握模拟环境下的宇宙飞船安全着陆技术。 月球兰德使用PyTorch中的Double Deep Q-Learning算法来教AI安全着陆飞船。
     
  • 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。
     
  • MobileNetV3-PyTorch: PyTorch下的MobileNetV3实现
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    简介：MobileNetV3-PyTorch是在PyTorch框架下实现的一种高效的深度学习模型，基于MobileNetV3架构，适用于资源受限设备上的高性能计算机视觉任务。 MobileNetV3的PyTorch实现概述：该实现基于MNASNet（通过架构搜索得到），并引入了量化友好的SqueezeExcite和Swish + NetAdapt + Compact层。结果表明，与MobileNetV2相比，MobileNetV3在速度上快两倍，并且具有更高的准确率。 关于MobileNetV3的体系结构：其设计结合了多种优化技术以提高模型效率，在保持较小计算量的同时达到了更好的性能表现。