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PyTorch中深度强化学习的实现案例汇集。

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简介：
This repository encompasses a substantial collection of well-established deep reinforcement learning algorithms, such as DQN, DDPG, A3C, PPO, and TRPO. Furthermore, the development and inclusion of additional algorithms are currently underway.

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  • Python深度强化学习的PyTorch实现精选
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    本教程深入浅出地介绍了如何使用PyTorch进行深度强化学习模型的构建与训练，适合希望掌握前沿技术的数据科学家和机器学习爱好者。 此仓库包含大多数经典的深度强化学习算法，包括DQN、DDPG、A3C、PPO和TRPO。更多的算法仍在开发中。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
    优质
    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。
     
  • 深度强化学习MATLAB案例程序_CreateAgent_强化学习
    优质
    本资源提供深度强化学习在MATLAB中的应用实例，重点介绍使用CreateAgent函数创建智能体的过程，适合初学者快速入门。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的重要分支之一，它结合了机器学习的深度神经网络与决策制定过程中的强化学习方法。在这个MATLAB案例程序中，你将有机会深入了解并实践如何利用DRL解决实际问题。 在DRL中，核心机制在于智能体通过与环境互动来获取最优策略。借助于深度学习技术，它可以处理高维度的状态空间，使智能体能够从复杂环境中进行有效学习。作为强大的数学计算和建模平台，MATLAB提供了丰富的工具箱支持深度学习及强化学习算法的实现。 1. **环境构建**：在DRL中，环境是指与之互动的系统。MATLAB包括多种预定义模型如Atari游戏、连续控制任务等，并允许用户根据特定需求自定义环境。智能体会接收状态信息并依据其策略执行动作，随后从环境中得到奖励或惩罚以指导学习过程。 2. **算法训练**：常见的DRL算法有Deep Q-Network (DQN)、Actor-Critic方法（如Proximal Policy Optimization, PPO）、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 和 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)等。MATLAB提供了这些算法的实现，方便用户调整参数并进行模型训练。 3. **算法分析**：在训练过程中需要监控和评估性能指标如学习曲线、平均奖励及策略稳定性等。通过MATLAB提供的可视化工具可以更好地理解不同阶段的表现，并据此优化模型。 4. **文件结构介绍** - `Content_Types`.xml 文件定义了压缩包中各文件类型的默认扩展名。 - mathml 可能包含用于描述数学表达式的MathML格式的文档。 - media 存储与案例相关的图像、音频或视频数据。 - metadata 提供关于案例的详细信息，包括元数据文件。 - matlab 目录包含了所有MATLAB代码文件（如.m 文件），实现DRL算法和环境定义等功能。 - _rels 关系文件描述了压缩包内各文件之间的关联。 通过这个案例程序的学习，你可以掌握设置与运行DRL实验的方法、理解常见算法的工作原理，并在实践中提升强化学习建模及调试技能。此外，这也将帮助你深入理解如何设计有效的环境和奖励函数以及优化智能体策略，在人工智能和机器学习领域中进一步提高专业水平。
     
  • Python-实践中的深度学习实例的PyTorch实现
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    本书通过实际案例详细讲解了如何使用Python编程语言及PyTorch库来实现深度学习模型，旨在帮助读者掌握深度学习技术的实际应用。 这是将《动手学深度学习》和伯克利大学STAT 157（2019年春季）课程的教材代码改写成PyTorch的尝试。
     
  • 深度强化学习快速入门及PyTorch实战
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    本课程为初学者提供深度强化学习的基础知识和实践技能，结合PyTorch框架进行项目实战，帮助学员快速掌握深度强化学习的核心概念和技术。 分享视频教程——《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》，包括视频、源码及课件下载！作为行为主义人工智能学派的代表之一，近年来，强化学习与深度神经网络结合形成的深度强化学习（DRL）取得了显著成就：2015年，基于DQN算法的智能体在玩视频游戏方面超越了人类水平；2017年，使用PPO算法的Open Five在《Dota》游戏中战胜了顶尖的人类职业玩家；2019年，AlphaStar利用深度强化学习技术，在《星际争霸II》中击败了顶级的人类选手。这为通用人工智能（AGI）的发展带来了新的希望！ 然而，由于理论较为抽象且难度较大，初学者往往需要投入大量时间和精力才能掌握其基本概念和应用技能。许多研究生在入门阶段浪费了很多宝贵的时间，影响了他们的学习与研究进度。 《深度强化学习极简入门与Pytorch实战》课程的一大特点是精炼而不失重点：该门课深入浅出地讲解了必需的理论知识，并结合多年的研究经验和项目实践，为学员构建了一个简洁而完整的强化学习框架。这不仅有助于后续的学习和科研工作，也为实际应用打下了坚实的基础。 另一大特色是强调实战性：课程通过精心设计的实际案例帮助学生更好地理解并掌握每个知识点的应用技巧。
     
  • A2C算法的深度强化学习实现
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    简介：本文探讨了在决策过程中运用深度强化学习技术实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法的方法，通过实验验证其有效性和优越性。 本段落将详细介绍如何在Google Colab环境中实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法，包括其实现要点、模型构建方法、虚拟环境交互步骤、模型训练过程以及信息监控技术，并亲测其运行效果。
     
  • 深度强化学习：若干深度RL算法的实现
    优质
    本书《深度强化学习：若干深度RL算法的实现》深入浅出地介绍了多种深度强化学习算法，并提供了详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这些先进的机器学习技术。 DeepRL 一些深度强化学习算法的实现要求使用Python版本小于等于3.6，并且需要安装Torch 1.0、TensorFlow 1.15.2以及Gym等相关库。此外，还有一些相关的研究论文可供参考。
     
  • 基于深度强化学习与Double DQN的Pendulum-v0环境实现（Pytorch）
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    本研究采用深度强化学习及Double DQN算法，在Pytorch框架下实现了对Pendulum-v0环境的有效控制，展示了该方法在连续动作空间中的优越性能。 普通的 DQN 算法通常会导致对值的过高估计问题，由于神经网络在估算 Q 值时可能会产生正向或负向误差，在 DQN 的更新方式下，这些正向误差会被累积起来。对于动作空间较大的任务而言，DQN 中的过估计问题会变得尤为严重，进而导致算法无法有效工作。为解决这一难题，Double DQN 算法提出使用两个独立训练的神经网络来估算值函数：其中一个作为 Double DQN 的第一套神经网络用于选择动作；另一个则作为目标网络用来计算值，从而显著缓解了DQN中的过估计问题。该程序完整实现了 Double DQN 算法，并在Pendulum-v0环境中验证了其对过估计问题的改善效果。从实验结果来看，Double DQN 显著地缓解了 DQN 的过估计现象。
     
  • PyTorch中的深度学习实战
    优质
    本书专注于使用PyTorch框架进行深度学习实践，涵盖神经网络构建、模型训练及优化等核心内容。适合希望利用Python语言快速开发深度学习应用的读者阅读。 本系列课程涵盖了深度学习中的经典网络架构，并结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块进行原理分析及项目实战。通过通俗易懂的方式讲解CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）模型，使用当下最主流的PyTorch框架来进行实际操作演练。选取当前NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）领域中的经典项目与解决方案进行深入探讨，并基于真实数据集展开详细的网络架构分析及实例应用。课程风格通俗易懂，旨在以接地气的方式引导同学们进入AI领域，并提供所有所需的数据以及项目的源代码支持。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
    优质
    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。