实现一个深度强化学习的Demo

最新推荐文章于 2025-03-07 16:39:37 发布
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分类专栏： 技术篇
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Shaun_Guo/article/details/79419899
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拜读了论文Target-driven Visual Navigation in Indoor Scenesusing Deep Reinforcement Learning之后，

来实现GitHub上的代码：

最低0.47元/天 解锁文章
训练简单小游戏的强化学习工具箱
findhappy117的博客
09-23 1377
代码地址如下：http://www.demodashi.com/demo/14072.html 详细 先上效果图： 启动界面 主界面 设置界面 服务器界面（使用highchart模板画出每一局得分情况） 配置的两款简单小游戏以及训练效果： 贪吃蛇 “是男人就下一百层”（修改） *原图像太大被迫修改大小 使用说明： ####【设置窗口】 →在上面的主界面中点...
Q-Learning强化学习Demo
思想交换空间
04-17 684
强化学习及Q-Learning算法的简单理解 首先明确学习的概念，学习是系统为了适应环境而做出的长久的变化，以便在未来更有效率的处理类似的问题。 强化学习就是通过算法和训练，让程序的产生相应的变化，未来更好地处理类似问题。 Q-Learning就是其中一种简单的系统实现，通过Q-Table的不断更新，来产生长久的变化。 强化学习主要分为两部分： 学习系统本身(即学习程序) 环境(即学习程序要解决...
【强化学习】分层强化学习，用于分层组织行为的MATLAB代码
最新发布
matlab_dingdang的博客
03-07 573
强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为一种从与环境交互中学习最优策略的机器学习范式，近年来在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域取得了显著的成功。然而，面对复杂且需要长期规划的任务，传统的强化学习方法往往面临着维数灾难、探索效率低下等挑战。为了解决这些问题，分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning，HRL）应运而生。HRL的核心思想是将复杂任务分解为多个层次的子任务，通过分层组织行为，提高学习效率和泛化能力。
【强化学习篇】--强化学习案例详解一
L先生AI课堂
06-30 7052
一、前述 本文通过一个案例来讲解Q-Learning 二、具体 1、案例 假设我们需要走到5房间。 转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。 Q-learning实现步骤： 2、案例详解： 第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
深度强化学习demo1用深度强化学习自动炒股
weixin_43335640的博客
12-03 537
用深度强化学习自动炒股。
强化学习快速简单 Demo.zip
09-25
强化学习快速简单 Demo。.zip,最小和干净的强化学习示例
MPE环境安装-强化学习的小demo
大鱼治不了水的博客
12-15 6712
这里写自定义目录标题MPE的前世今生MPE安装准备工作环境配置开始安装测试关于如何将你的虚拟环境和pycharm统一 MPE的前世今生 MPE（Multi-Agent Particle Environment）是由 OpenAI 开源的一款多智能体强化学习实验平台，以 OpenAI 的 gym 为基础，使用 Python 编写而成。它创造了一个简单的多智能体粒子世界，粒子们可以进行连续的观察和离散的动作。 MPE安装 准备工作 在GitHub网站下载MPE的安装包：https://github.com/o
深度强化学习训练ai游戏demo.zip
01-13
深度强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的表示能力与强化学习的决策制定过程，使得AI系统能够通过与环境的交互学习最优策略。在这个“深度强化学习训练AI游戏demo.zip”压缩包中，包含的资源...
用python实现一个深度强化学习的demo
06-13
好的，我可以为您提供一个简单的深度强化学习的demo，使用Python编写，基于OpenAI Gym环境和TensorFlow深度学习框架。以下是详细步骤： 1. 安装依赖库 ``` pip install gym tensorflow ``` 2. 导入必要的库 ```...
人工智能-强化学习-DDPG-demo
03-05
这个"人工智能-强化学习-DDPG-demo"是一个演示项目，旨在帮助理解并应用DDPG算法。 DDPG算法是基于Actor-Critic框架的，由两个神经网络组成：Actor网络和Critic网络。Actor网络负责生成策略，即决定在每个时间步...
用python和pytorch框架实现一个深度强化学习的demo，训练过程要可视化
06-13
好的，这是一个比较复杂的任务，需要一定的计算机科学和机器学习...这些是实现深度强化学习demo的基本步骤和建议。当然，具体实现的细节可能会因为问题类型、环境和算法等因素而有所不同。希望这些信息能对您有所帮助。
强化学习实例（直接运行，直观，方法可替换，初学者代码友好）
08-19
强化学习模仿写的一段自动打乒乓球可视化的实例，直接运行val.py可观察到可视化结果，另外附上训练好的.pth文件，方便看到每一步运行过程，运行时直接替换对应的pth文件即可。
【DQN】基于pytorch的强化学习算法Demo
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
11-24 778
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度神经网络的强化学习算法，于2013年由DeepMind提出。它的目标是解决具有离散动作空间的强化学习问题，并在多个任务中取得了令人瞩目的表现。DQN的核心思想是使用深度神经网络来逼近状态-动作值函数（Q函数），将当前状态作为输入，输出每个可能动作的Q值估计。通过不断迭代和更新网络参数，DQN能够逐步学习到最优的Q函数，并根据Q值选择具有最大潜在回报的动作。DQN的训练过程中采用了两个关键技术：经验回放和目标网络。
强化学习的Q-learning算法demo
Ling_Ze的博客
02-06 207
强化学习的Q-learning算法demo
【深度学习】基于目标导航的深度强化学习Demo
Up_Long的博客
02-11 3244
一、前言 最近在学习一个基于目标导航的深度强化学习Demo，是Yuke Zhu在他论文Target-Driven Visual Navigation中提出的，并在他的Github提供了代码。下面，我将演示如何实现这个Demo，并在博客最后附上论文翻译连接和Github代码连接。 二、Demo实现 1.配置Tensortflow 该工程代码是在Tensorflow API r1.0中实现，首先要进行...
基础的强化学习(RL)算法及代码详细demo
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weixin_45696231的博客
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【强化学习】demo系列——基于gym自定义RL环境
liuyider的博客
03-29 3731
gym是许多强化学习框架都支持了一种常见RL环境规范，实现简单，需要重写的api很少也比较通用。本文旨在给出一个简单的基于gym的自定义单智能体强化学习环境demo写好了自定义的RL环境后，还需要注册到安装好的gym库中，不然导入的时候是没有办法成功的。首先需要在gym/envs文件目录下创建一个文件夹用于保存你的RL环境（），一般路径为./anaconda3/envs/RL/lib/python3.8/site-packages/gymnasium/envs。在保存RL环境的文件夹下创建“init。
强化学习的详细解释及demo
weixin_41150257的博客
12-09 1046
这个模型可能是一个简单的策略表（在离散状态和动作空间中），也可能是一个复杂的神经网络（在连续状态或动作空间中）。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习。环境的状态可以表示为智能体当前的位置，动作可以表示为向左或向右移动，奖励只有在到达目标位置时才给出（奖励为1），其他情况下奖励为0。强化学习是一种机器学习方法，它使智能体（Agent）能够在环境中通过试错的方式学习最优策略，以最大化其从环境中获得的累积奖励。请注意，这个示例代码仅用于说明如何加载一个神经网络模型，并且假设你的模型是一个简单的全连接网络。
强化学习基础篇 OpenAI Gym 环境搭建demo
sinat_28371057的博客
09-12 3797
1. Gym介绍 Gym是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，无需智能体先验知识，由以下两部分组成 Gym开源库：测试问题的集合。当你测试强化学习的时候，测试问题就是环境，比如机器人玩游戏，环境的集合就是游戏的画面。这些环境有一个公共的接口，允许用户设计通用的算法。 OpenAI Gym服务：提供一个站点和API（比如经典控制问题：CartPole-v0），允许用户对他们的测试结果进行比较。 2. Gym安装 我们需要在Python 3.5+的环境中简单得使用pip安装gym pip
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