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强化学习的DQN算法，使用PyTorch在OpenAI ...中实现。

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简介：
Atari Pong项目旨在评估深度Q学习（DQN）在OpenAI环境中对Atari 1600游戏中的准确性和有效性。 为了进一步提升性能，该研究对DQN算法进行了多项改进，包括多步DQN、Double DQN和Dueling DQN等策略。 图表显示，基于基本DQN的方法，仅需大约110场游戏训练便可实现与人类玩家相当的准确率水平；而经过300场游戏的训练后，其准确性则显著提高至极高的水平。 本研究中探索的DQN改进版本在效率和准确性方面均展现出了一定的进步。 具体而言，第一集与第216集在OpenAI制作的环保环境Atari 1600仿真器中进行测试，涵盖了59种不同的游戏场景。 深度强化学习采用了RGB图像作为输入，该图像具有210x160x3的像素维度，由于计算量较大，因此被转换为灰度图像。 随后，图像进行了下采样处理并裁剪至84x84x1的大小以适应播放需求。

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  • 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。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    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。
     
  • 超详细的Pytorch实现DQN算法源码解析（深度强化学习）
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    本篇文章深入剖析了使用PyTorch框架实现DQN算法的过程，并详细解释了深度强化学习中的关键技术点和代码细节。 基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码包含超详细的注释，并已在多个项目中得到实际应用。该代码主要由两个文件组成：（1）dqn.py，实现了DQN智能体结构、经验重放池、Q神经网络和学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互并最终学会仿真月球车着陆游戏。
     
  • 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。
     
  • 边做边学的深度强化学习：使用 PyTorch 设计倒立摆 DQN 实现
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    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。
     
  • DQN-2048：利用强化学习实现2048的AI
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    DQN-2048采用深度Q网络（DQN）技术，通过强化学习训练出能够高效解决2048游戏的人工智能模型。 RL-2048 是使用强化学习的AI。
     
  • PyTorch-ActorCriticRL: 连续动作强化学习中DDPG算法的PyTorch实现
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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。
     
  • 深度强化学习算法库：使用PyTorch实现的经典算法，涵盖DQN、DDQN和双重网络等技术
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    这是一个利用PyTorch框架实现的深度强化学习经典算法的资源库，其中包括了DQN、DDQN以及双重网络等多种关键技术。 这个存储库使用PyTorch实现了经典的深度强化学习算法，旨在为用户提供清晰的代码以便于他们理解和学习这些算法。未来计划添加更多新的算法，并保持现有代码的维护。 目前实现的算法包括： - 深度Q网络（DQN）：其中包括基本版本、双Q网络和决斗网络架构。 - 深度确定性策略梯度（DDPG） - 优势演员评论器（A2C） - 信任区域策略梯度法（TRPO） - 近端政策优化(PPO) - 使用克罗内克因素的信任区间的演员批评(ACKTR) - 软演员评论(SAC) 更新信息如下： - 在2018年10月17日的更新中，大多数算法得到了改进，并且增加了更多关于图实验的结果（除了DPPG）。PPO现在支持Atari游戏和Mujoco环境。 TRPO也变得非常稳定并能产生更好的结果。 - 2019年7月15日进行了一次更新，在这次更新中无需再为OpenAI基准安装而额外操作，因为“rl__utils”模块已经集成了一些有用的工具。DDPG也被重新实现以支持更多的实验结果，并且自述文件也进行了修改。此外还对代码结构做了一些小的调整。 以上是存储库的主要内容和最近的一些更新情况介绍。
     
  • TorchRL：基于Pytorch的强化学习算法实现（包括SAC、DDPG、TD3、DQN、A2C、PPO和TRPO）
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    TorchRL是一个使用Pytorch开发的库，实现了多种经典强化学习算法，如SAC、DDPG、TD3、DQN、A2C、PPO及TRPO。 火炬RL RL方法的Pytorch实现支持具有连续和离散动作空间的环境，并且可以处理1d和3d观察空间的环境。为了满足多进程环境的要求，一般需要使用Torch 1.7、Gym（0.10.9）以及Mujoco（1.50.1）。此外还需要安装列表用于日志记录，tensorboardX用于输出日志文件。 Tensorflow是运行TensorBoard或读取tf记录中的日志所需的。可以使用environment.yml创建虚拟环境或者手动安装所有需要的库来设置这个环境。 ``` conda create -f environment.yml source activate py_off ``` 在配置参数和指定的日志目录、种子以及设备后，可以通过以下命令启动程序： ```python examples/ppo_continuous_vec.py --config config/ppo_halfcheetah.json --seed 0 --device 0 --id ppo_halfcheetah ``` 查看示例文件夹以获取更多详细信息。目前支持的策略方法包括强化学习中的A2C（演员评论家）和PPO（近端政策优化）。
     
  • 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。