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基于BCQ的连续与离散操作的PyTorch实现:作者的研究成果

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简介:
本研究介绍了基于伯努利分布卷积(BCQ)算法在PyTorch框架下的实现方法,涵盖连续和离散动作空间。作者创新性地解决了强化学习中动作选择的问题,并验证了其有效性和优越性能。 批次受限的深度Q学习(BCQ)是首个在离线条件下进行批量深度强化学习的方法,在这种方法下算法可以在不与环境交互的情况下完成学习任务。我们首次引入了针对连续动作领域的BCQ,随后又推出了适用于分立动作版本的BCQ。这些算法的相关代码都可以在其对应的文件夹中找到。 该研究由Fujimoto、Meger和Precup在2019年的国际机器学习会议上进行了介绍,并发表了一篇名为《无探索策略下的离线深度强化学习》的文章,文中详细介绍了这种方法及其应用前景。

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  • BCQPyTorch
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    本研究介绍了基于伯努利分布卷积(BCQ)算法在PyTorch框架下的实现方法,涵盖连续和离散动作空间。作者创新性地解决了强化学习中动作选择的问题,并验证了其有效性和优越性能。 批次受限的深度Q学习(BCQ)是首个在离线条件下进行批量深度强化学习的方法,在这种方法下算法可以在不与环境交互的情况下完成学习任务。我们首次引入了针对连续动作领域的BCQ,随后又推出了适用于分立动作版本的BCQ。这些算法的相关代码都可以在其对应的文件夹中找到。 该研究由Fujimoto、Meger和Precup在2019年的国际机器学习会议上进行了介绍,并发表了一篇名为《无探索策略下的离线深度强化学习》的文章,文中详细介绍了这种方法及其应用前景。
  • 三角波-MATLAB开发
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    本项目专注于使用MATLAB软件实现连续和离散形式的三角波信号的生成,适用于教育及研究用途。 三角波在信号处理中有多种应用,因为它是一种周期性的、分段线性的、连续的实函数。
  • Matlab中Actor-Critic应用例:状态空间
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    本文章详细探讨了在Matlab环境下Actor-Critic算法的应用,着重于处理连续状态空间和离散行动选择问题,提供了一个实用的学习案例。 Matlab中的Actor-Critic算法应用于连续状态空间和离散动作的简单示例。
  • PyTorch-ActorCriticRL: 强化学习中DDPG算法PyTorch
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    简介:本项目为连续动作空间下的强化学习提供了基于PyTorch框架的DDPG算法实现,适用于各类动态环境中的智能体控制任务。 PyTorch-ActorCriticRL 是一个使用 PyTorch 实现的连续动作 actor-critic 算法框架。该算法采用 DeepMind 的深度确定性策略梯度(DDPG)方法来更新演员网络与评论者网络,并在执行确定性策略的同时于连续动作空间中进行探索。 具体来说,DDPG 是一种基于策略梯度的方法,它利用随机行为策略来进行探索,在这种情况下是使用了 Ornstein-Uhlenbeck 方法。同时输出一个确定性的目标策略,这使得学习过程更加稳定和有效。 政策估算(演员部分):Actor 网络由三层神经网络构成,该网络接收状态输入,并输出应该执行的动作 a 作为 Pi 的结果。 政策评估(批评者部分):评论者网络同样包含三层结构的神经网络,它接受状态 s 和相应的动作 a 输入,然后计算出 Q(s, a) 表示的状态-动作值函数。 演员优化的目标是通过最小化损失来调整策略: \[ \min -Q(s,\pi (s)) \] 对于批评者的优化,则旨在减少如下形式的损失以改进价值估计: \[ L2(r + \gamma * Q(s,\pi_{target}(s))) - Q(s,a) \] 这里,\(r\) 是即时奖励,而 \(γ\) 则是折扣因子。
  • SpringBootElasticsearch集CRUD
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    本项目专注于使用Spring Boot框架高效地集成Elasticsearch搜索引擎,并实现了数据的增删改查等基本操作。 在本段落中,我们将探讨如何将Spring Boot与Elasticsearch集成,并实现CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 首先,在Spring Boot项目中需要添加Elasticsearch的依赖项。以下是`build.gradle`文件中的相关配置: ```groovy compile org.elasticsearch.client:transport:5.5.2 compile org.elasticsearch:elasticsearch:5.5.2 compile org.apache.logging.log4j:log4j-core:2.7 compile org.apache.logging.log4j:log4j-api:2.7 ``` 这里我们使用的是Elasticsearch 5.5.2版本,Spring Boot则是1.5.4版本。值得注意的是,Spring Boot已经发布了新版本,并且该新版本支持Kotlin语言及基于Spring 5的函数式编程。 接下来需要配置Elasticsearch客户端,在`@Configuration`中添加一个Bean: ```java @Configuration public class ElasticSearchConfig { @Bean(name = client) public TransportClient getClient() throws UnknownHostException { InetSocketTransportAddress node = new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName(192.168.124.128), 7000); Settings settings = Settings.builder().put(cluster.name, my-es).build(); TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(settings).addTransportAddress(node); return client; } } ``` 以上代码使用了`TransportClient`来连接Elasticsearch,并且使用的端口是7000,可以通过其他方式查看节点信息。 接下来我们可以开始实现CRUD操作。首先创建一个控制器类`ElasticSearchController`: ```java @RestController public class ElasticSearchController { @Autowired private TransportClient client; } ``` 在该控制器中可以添加增删查改方法。例如,增加如下代码以支持数据的插入操作: ```java @PostMapping(/addbooknovel) public ResponseEntity add( @RequestParam(title) String title, @RequestParam(author) String author, @RequestParam(word_count) int wordCount, @RequestParam(name = publish_date, required=true) Date publishDate) { try { XContentBuilder content = XContentFactory.jsonBuilder().startObject() .field(title, title).field(author, author) .field(word_count, wordCount).field(publish_date, publishDate.getTime()) .endObject(); IndexResponse result = this.client.prepareIndex(book,novel).setSource(content).get(); return ResponseEntity.ok().body(添加成功); } catch (Exception e) { return ResponseEntity.badRequest().body(e.getMessage()); } } ``` 这里我们使用了Elasticsearch的原生Java API来实现CRUD操作。在上述示例中,通过POST请求向系统提交一本书的信息。 本段落介绍了如何将Spring Boot与Elasticsearch集成,并实现了基本的CRUD功能,为应用程序提供了高效的搜索和数据分析能力。
  • C++中系统PV
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    本文介绍了在C++环境下,针对操作系统中的读取者与写入者的PV(信号量)操作的具体实现方法和应用场景。通过实例代码详细阐述了如何利用PV操作来协调进程间的同步问题,确保数据的一致性和完整性。适合具有一定C++基础及操作系统理论知识的读者阅读研究。 操作系统读者写者PV操作的C++实现已经基本完成了老师要求的功能,效果很不错!
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    本研究聚焦于离散余弦变换(DCT)的深入探讨与高效实现,旨在优化其在图像压缩等领域的应用性能。 离散余弦变换DCT的实现与研究 代码在word文档中。
  • DecoupleSegNets: ECCV2020
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    DecoupleSegNets是ECCV 2020上提出的一种创新性分割网络架构,通过解耦设计显著提升了模型性能和效率,在多种场景下展现出优越的分割能力。 我们对DecoupleSegNets进行了验证,以处理边界对于任务很重要的分割情况,并将在仓库中发布相关代码和文件。此回购包含北京大学、牛津大学和Sensetime Research的联合工作——ECCV-2020的研究:通过分离主体和边缘监督改进语义分割。(特别感谢Sensetimes提供的GPU服务器)欢迎提出任何建议或问题,也欢迎大家提交拉取请求。 此外,该仓库还包含了我们之前的AAAI-2020工作的重新实现。GFFNet(Gated Fully Fusion用于语义分割),它在Cityscapes数据集上取得了最新的结果:解耦隔离网 GFFNet 数据集准备提供了适用于 Cityscapes、Mapillary、Camvid、BDD 和 Kitti 的加载器,可以找到每个数据集的详细信息。 要求: - pytorch >= 1.2.0 - opencv-python
  • 隐马尔可夫隐马尔科夫模型MATLAB.zip_CHMM_DHMM_matlab_隐马尔
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    本资源提供了连续隐马尔可夫(CHMM)和离散隐马尔可夫(DHMM)模型在MATLAB中的实现代码,适用于语音识别、自然语言处理等领域研究。 隐马尔可夫模型在连续情况和离散情况下都可以用MATLAB进行实现。
  • 彩色图像着色PyTorch——来自ECCV 2016
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    本研究提出了一种基于深度学习的方法,利用PyTorch框架对彩色图像进行自动着色。该方法在ECCV 2016上展示,并取得了显著效果。 此repo是Colorization的pytorch实现,在2016年的ECCV会议上提出。版本信息:使用pytorch 0.3.0和python 3.5进行安装,可通过git clone命令获取。 训练与验证: 从头开始训练时执行 `python main.py` 或者恢复特定时间点的训练则运行 `python main.py -R`。 以上两个命令默认支持交叉验证,可以通过添加 `-V False` 参数来关闭此功能。对于更详细的配置设置,请参考推理命令:`python main.py -T False -I ***` (注意:***表示具体的推理步骤)。 此外,在训练损耗曲线中可以查看DAVIS 2017的结果。 需注意的是,由于缺乏NVIDIA的支持,我没有进行足够长时间的训练。初始学习率设为3.16e-4,原始设置为3.16e-5。 代码部分参考了richzha的相关工作,并在适当位置进行了致谢。