探索强化学习的深度之旅：D3QN_Pytorch

最新推荐文章于 2024-09-11 10:06:32 发布
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探索强化学习的深度之旅：D3QN_Pytorch

D3QN D3QN Pytorch D3QN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d3/D3QN

在人工智能的浩瀚宇宙中，强化学习犹如一颗璀璨的星辰，以其独特的魅力吸引着无数研究者和开发者。今天，我们要向您隆重介绍一个基于PyTorch实现的深度双Q学习（D3QN）框架——D3QN_Pytorch。这个开源项目不仅为强化学习爱好者提供了一个强大的工具箱，更是一扇通往智能决策世界的门户。

项目介绍

D3QN_Pytorch是一个精心设计的强化学习库，它基于双Q学习算法并利用PyTorch的强大功能，旨在优化复杂环境中的决策过程。通过结合深度学习的威力与强化学习的决策机制，D3QN_Pytorch能高效地训练代理在各种环境中完成任务，从简单的迷宫探索到复杂的控制问题。

项目技术分析

该项目的核心在于其巧妙实现了Deep Double Q-Network (D3QN)算法，通过两个分开的网络来估计最优动作价值函数，有效缓解了传统DQN算法中的过估计问题。它采用PyTorch 1.6作为后端，这一选择确保了代码的高效执行和高度可扩展性。此外，D3QN_Pytorch简洁地整合了numpy和matplotlib，便于数据处理与结果可视化，而与gym库的无缝对接则让训练和评估过程直接面对多样化的环境挑战。

项目及技术应用场景

D3QN_Pytorch的应用场景广泛且深远。在游戏AI开发中，如《Atari》等经典游戏的自动玩家，它的高效率策略学习能力展现得淋漓尽致。在机器人导航、自动化物流等领域，它能够使设备自主规划路径，优化决策流程。甚至在金融市场的交易策略制定、资源分配等复杂决策场景下，也能发挥重要作用，帮助决策者做出更加精准的判断。

项目特点

  • 双Q网络架构：减少估计偏差，提升学习稳定性。
  • PyTorch友好性：利用PyTorch的动态计算图特性，便于模型调试和优化。
  • 易于集成与定制：支持快速接入新的环境或调整现有算法参数，满足不同项目需求。
  • 全面文档与示例：清晰的指南和代码注释，即使是初学者也能迅速上手。
  • 环境多样性：借助gym的支持，覆盖从简单到复杂的多种环境，加速学习进程。

综上所述，D3QN_Pytorch项目是任何一个对强化学习感兴趣的开发者都不应错过的宝藏。它不仅代表着当前前沿技术的实践成果，更为那些渴望深入探索智能决策领域的研究者提供了坚实的基础。现在就加入这趟智慧之旅，用D3QN_Pytorch解锁更多可能，共同推动AI技术的边界吧！

# D3QN_Pytorch —— 深度强化学习的利器

该项目以D3QN算法为核心，在PyTorch平台上构建，是解决复杂决策问题的强大工具。无论是游戏AI、机器人技术还是高级数据分析，D3QN_Pytorch都能展现其独一无二的价值。立即启动你的探险，与智能共舞！

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D3QN D3QN Pytorch D3QN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d3/D3QN

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

算法学习（十六）——D3QN
星之所望的博客
03-07 5310
D3QN以DQN为基础，加入double和dueling两种改进。收敛速度更快，收敛更加稳定。 demo： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import gym import matplotlib.pyplot as plt import copy import os import random os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK
（pytorch复现）基于深度强化学习（CNN+dueling network/DQN/DDQN/D3QN/PER）的自适应车间调度(JSP)
太剧烈的快乐与太剧烈的悲哀是有相同之点的——同样地需要远离人群！
12-27 8209
为了深入学习各种深度学习网络和强化学习的结合，实现了一下下列文章： Research on Adaptive Job Shop Scheduling Problems Based on Dueling Double DQN | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 状态、动作、奖励函数及实验的简单介绍可参考： 基于深度强化学习的自适应作业车间调度问题研究_松间沙路的博客-优快云博客_强化学习调度 整体代码复现可见个人Github:Aihong-Sun
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基于深度强化学习技术（DRL），提出了结合D3QN算法和多步学习的无人机3D路径优化算法。
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深度强化学习(DRL 4) - DQN的实战(DQN, Double DQN, Dueling DQN)
unber的博客
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DDQN通过解耦目标Q值动作的选择和目标Q值的计算这两步，来达到消除过度估计的问题。在DDQN这里，不再是直接在目标Q网络里面找各个动作中最大Q值，而是先在当前Q网络中先找出最大Q值对应的动作。如果不这样做，假设Q值为[11,12,13,14,15],那么V和A会有无数种结果，比如V=10,A=[1,2,3,4,5]，或者V=9,A=[2,3,4,5,6]等等。输入的维度是状态的树木，输出的是Q(s,a)的在状态s的各个Q值。减去均值后，就有了唯一的V和A：V=13, A=[-2,-1,0,1,2]
D3资料
likeuzi的博客
05-11 528
2. 中文资料 （1）很早的一个站 http://www.pkuwwt.tk/d3-tutorial-cn/about.html 更新时间显示的是2012年，可以说非常非常早，要知道 D3 是2011年诞生，2012年12月版本才升级到3.0（现在常用的）。 （2）张天旭的博客 http://blog.youkuaiyun.com/tianxuzhang?viewmode=contents 张天旭
强化学习 | D3QN原理及代码实现
行者AI
04-15 6087
本文首发于：行者AI 2016年Google DeepMind提出了Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning，采用优势函数advantage function，使Dueling DQN在只收集一个离散动作的数据后，能够更加准确的去估算Q值，选择更加合适的动作。Double DQN，通过目标Q值选择的动作来选择目标Q值，从而消除Q值过高估计的问题。D3QN（Dueling Double DQN）则是结合了Dueling DQ.
D3QN算法的网络结构是如何计算并输出的，输出的是什么
weixin_35755640的博客
02-17 1502
D3QN(Deep Q-Network)算法是一种深度强化学习算法，它使用了多层神经网络来代表一个深度Q学习网络。它的网络结构包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层以及一个目标层。输入层用于接收环境状态，隐藏层用于处理状态信息，输出层用于输出最优的动作，而目标层用于计算Q值，以更新参数。输出的是最优的动作。 ...
d3qn算法框架图
最新发布
03-26
尽管所提供的引用并未直接涉及D3QN（Double Dueling Deep Q-Network），但可以基于已知的强化学习理论以及D3QN的核心概念来描述其架构[^1]。 ### D3QN算法概述 D3QN是一种改进版的Deep Q-Learning方法，它结合了Double DQN (DDQN) 和 Dueling Network 架构的优点。具体而言，该算法通过分离状态价值函数 \(V(s)\) 和优势函数 \(A(s,a)\)，提高了Q值估计的稳定性和准确性。此外，引入双网络结构进一步减少了高估偏差的影响。 #### 主要组成部分 以下是D3QN的主要构成部分及其功能： 1. **神经网络模型** - 使用卷积层或全连接层处理输入的状态数据。 - 输出分为两路：一路用于计算状态的价值函数 \(V(s)\)，另一路用于计算动作的优势函数 \(A(s,a)\)。 2. **目标网络机制** - 定期复制主网络参数到目标网络，从而减少训练过程中的不稳定因素。 - 这一设计源自于标准的DQN和DDQN技术。 3. **经验回放缓冲区** - 存储过去的经验样本 \((s_t, a_t, r_{t+1}, s_{t+1})\) 并从中随机采样进行更新。 - 提升数据利用效率并打破时间关联性。 4. **损失函数定义** - 基于TD误差构建损失函数： \[ L(\theta)=\mathbb{E}[(r+\gamma V'(s')-(V(s)+A(a)-\max A)]^2 \] - 上述表达式综合考虑了即时奖励、折扣因子 γ 及未来预期收益等因素。 下面给出一段伪代码实现概览： ```python def d3qn_train(env, episodes=1000): main_network = build_dueling_model() # 创建主网络 target_network = clone_model(main_network) # 初始化目标网络 replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=1e5) epsilon_start = 1.0; epsilon_end = 0.01; decay_steps = 1e4; optimizer = Adam(learning_rate=0.001); gamma = 0.99 for episode in range(episodes): state = env.reset() while True: action = select_action(state, epsilon_greedy_policy, epsilon_schedule()) next_state, reward, done, _ = env.step(action) transition = Transition(state, action, reward, next_state, done) replay_buffer.add(transition) if len(replay_buffer) >= batch_size: optimize_model(batch=replay_buffer.sample(), model=main_network, target=target_network, loss_fn=L, optimizer=optimizer) update_target(target_network, main_network, tau=0.001) if done: break state = next_state ``` 上述代码片段展示了如何搭建基本的学习循环流程，并调用了优化器完成梯度下降操作。
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