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DQN-Atari: Atari Pong的深度Q学习(DQN)实现

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简介：
本项目是基于深度Q网络（DQN）对经典游戏Atari Pong进行智能决策和策略优化的一种实现方式，适用于研究和教学用途。 DQN-雅达利深度Q网络实现：根据论文《利用深度强化学习玩Atari游戏》中的方法进行实施，并展示了每集奖励的结果与游戏视频。 **DQN Nature Paper 架构实现** 输入：84×84×4图像（由最近的四帧组成的历史记录） 转换层1：32个大小为8x8的滤镜，步幅为4 转换层2：64个大小为4x4的滤镜，步幅为4 转换层3：64个大小为3x3的滤镜，步幅为1 完全连接层1：包含256个整流器单元的全连接网络 输出：每个有效动作对应一个单输出线性层 **DQN Neurips 架构实现** 输入：84×84×4图像（由最近的四帧组成的历史记录） 转换层1：16个大小为8x8的滤镜，步幅为4 转换层2：32个大小为4x4的滤镜，步幅为4 完全连接层1：包含256个整流器单元的全连接网络 输出：每个有效动作对应一个单输出线性层 **其他参数** 优化器：RMSProp 批量大小：32 ε贪婪策略（电子贪婪）：0.1 创建新环境示例： 使用conda命令创建一个新的Python环境。

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  • DQN-Atari: Atari Pong的深度Q学习(DQN)实现
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    本项目是基于深度Q网络（DQN）对经典游戏Atari Pong进行智能决策和策略优化的一种实现方式，适用于研究和教学用途。 DQN-雅达利深度Q网络实现：根据论文《利用深度强化学习玩Atari游戏》中的方法进行实施，并展示了每集奖励的结果与游戏视频。 **DQN Nature Paper 架构实现** 输入：84×84×4图像（由最近的四帧组成的历史记录） 转换层1：32个大小为8x8的滤镜，步幅为4 转换层2：64个大小为4x4的滤镜，步幅为4 转换层3：64个大小为3x3的滤镜，步幅为1 完全连接层1：包含256个整流器单元的全连接网络 输出：每个有效动作对应一个单输出线性层 **DQN Neurips 架构实现** 输入：84×84×4图像（由最近的四帧组成的历史记录） 转换层1：16个大小为8x8的滤镜，步幅为4 转换层2：32个大小为4x4的滤镜，步幅为4 完全连接层1：包含256个整流器单元的全连接网络 输出：每个有效动作对应一个单输出线性层 **其他参数** 优化器：RMSProp 批量大小：32 ε贪婪策略（电子贪婪）：0.1 创建新环境示例： 使用conda命令创建一个新的Python环境。
     
  • Breakout-Deep-Q-Network: 强化学习 | 在Atari Breakout中实现DQN，并与DQN及Double DQN对战...
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    本项目通过在经典游戏Atari Breakout环境中实施深度Q网络(DQN)及其改进版双DQN，比较不同算法的性能表现，探索强化学习的应用潜力。 在Atari Breakout游戏中使用Deep Q Network（DQN）、决斗DQN和Double DQN的张量流实现方法如下： 安装OpenAI Gym Atari环境，请执行以下命令： ``` pip3 install opencv-python gym[atari] ``` 为了训练模型，运行： ``` python3 main.py --train_dqn ``` 测试时使用下面的指令： ``` python3 test.py --test_dqn ``` 请注意，该代码库还包含游戏Pong的界面实现，但目前尚未完成相关DQN模型。执行算法为具有经验重播机制的深度Q学习。 参考文献：玩Atari的游戏：通过深度强化学习（第5页）。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
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    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • DeepMind-DQN：原始Deepmind Atari 2600 DQN源码
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    此简介为深度学习领域中的经典论文《Human-level control through deep reinforcement learning》中提出的DQN算法在Atari 2600游戏机上的应用源代码，由DeepMind团队开发。 DQN 3.0 注意：此项目至少需要6GB的可用内存才能运行。 该项目包含DQN 3.0的源代码，这是一种基于Lua的深度强化学习架构，用于重现论文“通过深度强化学习进行人类级控制”（Nature 518, 529–533 (2015年2月26日)）中描述的实验。要复制实验结果，需要安装许多依赖项：LuaJIT和Torch7.0、图Xitari（Arcade Learning Environment的一个分支）、AleWrap（Xitari的Lua接口）。这些依赖项提供了安装脚本。 项目提供两个运行脚本：run_cpu 和 run_gpu 。前者使用常规CPU训练DQN网络，而后者则利用GPU (CUDA)，这通常会导致显著加速。
     
  • 深度Q学习(DQN)
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    深度Q学习（DQN）是一种革命性的强化学习方法，结合了神经网络和经典Q-learning算法，使机器能够通过试错学习进行复杂决策。 通过DQN模型实现机器学习，并进行统计分析。可以尝试一些练习示例来熟悉这一过程。
     
  • 深度Q学习：张量流中DQN、DDQN和决斗DQN的实现
    优质
    本文章介绍在张量流环境中实现深度Q网络(DQN)、双层DQN(DDQN)及决斗DQN的技术细节与实践方法，旨在帮助读者深入理解强化学习算法。 深度Q学习在OpenAI Gym上测试了具有基本或双重Q-learning训练算法的深度Q网络，并实现了对决Q-network的功能。该项目使用Python 3.5和TensorFlow（通过tensorflow-gpu 1.2.1版本）实现。环境来自OpenAi Gym。 要安装Gym，请访问其官方网站获取相关文档。 项目运行需要从atari_wrappers.py训练网络并使用train.py模块执行网络培训，要求提供一个将被学习的体育馆环境作为参数。可选地可以指定使用的网络类型和学习算法。可以通过--checkpoint参数提供网络权重，并通过--training_info参数提供培训状态（例如当前步骤、总步骤数以及经验重播缓冲区数据）以从检查点重新开始训练。 使用--checkpoint_step可以设定保存检查点的步长，格式如下：python train.py --...
     
  • DQN-Pong-Master：深度学习课程的最终项目
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    DQN-Pong-Master是深度学习课程中的一个收官项目，运用深度强化学习技术训练智能体玩经典游戏Pong，展示了从零开始到精通游戏的过程。 该存储库详细介绍了使用强化学习的深度学习代理实现，并特别强调了在经典Atari 2600游戏Pong中的深度Q网络应用，以达到最先进的成果。提供的解决方案包含高级优化工具如epsilon-greedy算法、重播缓冲区和目标网络等，进一步提升模型性能。实验结果表明我们的模型能够击败硬编码的Pong代理，并取得21-0（最高分）的成绩。
     
  • 改进版标题：基于Attention-DQN的Atari深度循环强化学习增强方法
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    本研究提出了一种结合Attention机制与DQN算法的新型Atari游戏深度循环强化学习方法，显著提升了模型在复杂环境中的决策能力。 Atari的深度循环注意力增强学习是我为课程项目开发的内容，在Tensorflow和Keras框架下实现。 该代码需要Python 3环境，并且可以通过运行以下命令安装必要的依赖项： ``` pip install --user -r requirements.txt ``` 如何执行： 使用GPU进行DQN（Deep Q-Network）训练的代码有两种类型：一种基于Keras，另一种直接利用Tensorflow。选择不同实现的方式是通过修改文件`dqn_atari.py`中的第15行来完成。 - 若要运行原始DQN： ``` python dqn_atari.py --task_name DQN ``` - 若要训练双DQN（Double DQN）： ``` python dqn_atari.py --ddqn --task_name Double_DQN ``` - 若要执行决斗DQN的训练，命令如下： ``` python dqn_ata... ``` 注意：最后一个指令似乎未完成或有误。根据上下文推测可能是 `python dqn_atari.py --dueling_dqn --task_name Dueling_DQN`
     
  • 深度Q学习：使用Keras实现的DQN和DDQN最小示例
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    本文章介绍如何利用Python库Keras实现深度Q学习(DQN与DDQN)算法，并提供简洁实用的代码示例供读者参考。 本段落介绍如何使用深度强化学习来创建简单的游戏AI，并通过Keras和Gym库实现最小化的深度Q学习代码，整个过程不到100行代码。文章详细解释了dqn.py文件中的内容。为了方便操作，我对存储库进行了轻微的调整，如添加了加载和保存功能。我还把记忆机制从列表改为双端队列以限制内存中元素的最大数量。需要注意的是，训练过程中对于dqn.py来说可能是不稳定的，而ddqn.py可以缓解这个问题。关于ddqn的内容将在后续的文章中进行介绍。
     
  • 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。