机器学习——强化学习作业

最新推荐文章于 2024-08-28 08:39:02 发布
最新推荐文章于 2024-08-28 08:39:02 发布
阅读量576 收藏 7
点赞数 10
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 强化学习 policy gradient
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/uncle_ll/article/details/136222105
本文介绍了在作业中，策略梯度（PolicyGradient）和Actor-Critic方法的应用，展示了如何在特定任务中实现这两种算法，并给出了成功与失败的判定标准，以及baseline的概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作业内容

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
成功降落在两个黄色旗子中间为成功，其他为失败

Policy Gradient方法

在这里插入图片描述

Actor-Critic方法

在这里插入图片描述

范例结果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

baseline

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Policy Gradient实现

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

电子科技大学强化学习作业.zip
11-08
电子科技大学强化学习作业，内含作业题目详细解释以及解题思路
结构化机器学习项目——视频、讲义、编程作业
08-02
这个资源包包含了“结构化机器学习项目”的视频、讲义和编程作业，旨在帮助学习者深入理解并掌握如何在实际问题中应用结构化数据的机器学习方法。 首先，视频部分可能涵盖了基础理论到高级技巧，从数据预处理到模型...
强化学习作业
dengh571的博客
11-13 2747
本次实验使用了Dueling DQN来优化了，下面主要更改是utils_model.py中神经网络的结构，以下是更改后代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Dueling_DQN(nn.Module): def __init__(self, action_dim, device): super(Dueling_DQN, self).__init__() .
演员评论家算法
yy031的博客
10-21 751
import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical #实施网络 device = paddle.get_device() env = gym.make("CartPole-v0")
【CS285 深度强化学习 】作业一之详解 [Deep Reinforcement Learning]
这里是张聪明，正在学习中，请稍后
05-17 4320
前情提要： https://gitee.com/kin_zhang/drl-hwprogramm/tree/kin/hw1/hw1 请先看原文件里的readme.md和installation.md等， 安装Mujoco Window 介绍 Mujoco: Mujoco is owned by Roboti LLC, initially used by Movement and Control Laboratory at the University of Washington. MuJoCo stands
《人工智能基础》第三次大作业——强化学习.zip
03-09
强化学习是机器学习的一个分支，它通过与环境的交互，让智能体学习如何采取行动以最大化期望的奖励。在这个过程中，智能体并不需要预先知道具体的结果，而是通过尝试和错误来学习最优策略。 强化学习的基本组成部分...
机器学习高分作业——可直接使用的论文复现代码
04-30
代码包中包含的所有内容均来源于网络分享，可能涉及广泛的机器学习知识点和应用案例，包括但不限于分类、回归、聚类、深度学习、强化学习等多个领域。使用者可以利用这些代码进行机器学习算法的实现和验证，甚至可以...
《机器学习》第二次大作业实验报告.docx
01-16
在本实验报告中，学生深入探索了两种重要的集成学习算法——...这对于理解和优化机器学习模型的性能具有重要意义。通过这样的实践，学生能够深入理解集成学习的工作原理，并学会如何根据具体问题选择合适的算法。
需求响应——强化学习，包含结果和.m代码的存储库 matlab代码.rar
最新发布
06-11
随着人工智能和机器学习领域的不断发展，强化学习作为一种让机器通过与环境的交互来学习最佳行为策略的技术，在需求响应管理中发挥着重要作用。需求响应指的是在电力市场中，通过经济激励或价格信号，引导用户调整...
CS234_Reinforcement-Learning:斯坦福大学CS234冬季课程2019作业
04-10
CS234_强化学习 斯坦福大学CS234冬季课程2019作业 讲课讲座可以在这里看到： 讲义可以在这里下载：
MPC_RL_Car：2020Spring，ECE239AS（强化学习）的作业和课程项目存储库
02-12
MaP，CaP，RaLly！ 随机环境中UGV计划和控制的混合架构 2020年Spring，ECE239AS（强化学习）的作业和课程项目资料库。讲师：Lin Yang博士。 （c）2020年Swapnil Sayan Saha（欧洲经济委员会，UCE系，NESL），Nathaniel Snyder（美国加利福尼亚大学洛杉矶分校，MAE系）和Brian Wang（美国，NESL，UCLA CS系） 随着无人地面车辆（UGV）的出现和商业化，在操作环境中安全，但实时地优化随机性将带来计算和实现的复杂性。 在本文中，我们对低延迟混合UGV控制器的性能进行了基准测试，该控制器结合了控制算法的长期目标收敛性保证和强化学习（RL）的短期鲁棒性，可以安全地指导UGV避免动态障碍，同时遵循近距离跟踪算法。最佳轨迹。 通过随机在线预言机的模仿学习，我们的评估表明，使用模型预测控制（MPC）和深度Q网络（D
最优控制大作业（强化学习）
07-12
标题：强化学习与最优控制的大作业资源描述 简介： 本资源描述提供关于强化学习与最优控制的大作业的概述和基本要求，并提供相关资源和指导，旨在帮助学生深入理解和应用强化学习与最优控制的方法和技术。资源中包含大作业的主题、目标、背景知识要求、实施步骤和评估指标，以及参考资料和工具的推荐。 内容： 大作业主题和目标 确定强化学习与最优控制的应用领域（例如机器人控制、自动驾驶、资源分配等） 说明大作业的目标，如设计一个最优控制器、解决某个优化问题等 背景知识要求 强化学习基本概念和算法（如Q-learning、策略梯度等） 最优控制理论基础（如LQR、LQG等） 编程和仿真工具的基本使用（如Python、MATLAB、Simulink等） 大作业实施步骤 系统建模和问题定义 选择适当的强化学习算法和最优控制方法 实现算法和方法，并进行仿真实验 分析和评估实验结果 评估指标 性能指标：例如控制器的稳定性、收敛速度、系统响应等 实现复杂度：例如算法复杂度、计算资源消耗等 结果分析和解释：例如实验结果的可解释性和合理性 参考资料和工具推荐 强化学习和最优控制相关教材、论文和在线资源 编
深度强化学习课程作业（PyTorch版）—— CS285 开源项目指南
gitblog_01016的博客
08-28 758
深度强化学习课程作业（PyTorch版）—— CS285 开源项目指南 本指南旨在帮助您了解并开始使用由加州大学伯克利分校提供的深度强化学习课程（CS285）的作业解决方案，该解决方案完全基于PyTorch框架。以下是该项目的核心组成部分及如何着手进行的详细说明。 1. 项目目录结构及介绍 此开源项目遵循清晰的组织结构，以促进易于理解与使用： Deep-Reinforcement-Learning...
周博磊老师的强化学习纲要笔记-第一课（作业还没做）
Asber的博客
03-29 746
第一课上为综述 第一课（下）笔记 Sequntial Decision Making 奖励对Agent如何学习起到向导作用，如何设置reward是一门学问。 action造成的影响导致获得的奖励也许存在延迟，所以近期奖励和长期奖励的trade-off变得格外重要。 在RL中，history定义为observation、actions、rewards的序列 Ht=O1,R1,A1,...,At−1,...
【CS285 深度强化学习 】作业三之详解 [Deep Reinforcement Learning]
这里是张聪明，正在学习中，请稍后
06-08 1436
完整：第一部分使用Q-Learning + 卷积网络去实现和评估 训练出的Atari agent；第二部分是修改上次作业内的policy gradient使用actor-critic的形式去表示，虽然这一部分可能少于20行的代码修改，但是运行和对比结果需要很多时间 因为我们需要训练较多数据为value function
强化学习大作业实践，不怕困难，迎难而上
weixin_51491521的博客
06-11 1151
通过调用 load_state_dict() 方法，并传入当前策略网络的参数字典，可以将当前策略网络的参数复制到旧策略网络中，使两个网络具有相同的参数。如何形成连续的动作空间？使用对数概率可以简化梯度计算，通过链式法则，可以将对数概率的梯度转化为动作概率的梯度。：为了保持策略的稳定性，PPO使用一个旧的策略网络来评估旧状态和动作，并将新的策略网络的参数复制到旧的策略网络中，以便在下一次更新中使用。：PPO使用梯度下降方法来更新策略网络的参数，通过计算目标函数的梯度并进行参数更新，以提高策略网络的性能。
【CS285 深度强化学习 】作业二之详解 [Deep Reinforcement Learning]
这里是张聪明，正在学习中，请稍后
05-20 2206
前情提要与引用参考： b站看课地址：https://www.bilibili.com/video/BV1dJ411W78A 官方课程地址：http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/ 本人代码地址：https://gitee.com/kin_zhang/drl-hwprogramm/tree/kin/hw1/hw1 请先看原文件里的readme.md和installation.md等，课程是2019fall，但是作业我直接做的最新的2020fall的 一些参考引用
强化学习原理与应用作业二
qq_43015237的博客
05-12 1135
DQN、REINFORCE、DDPG、TD3
吴恩达机器学习课程编程作业完整版
标签中提到了“吴恩达”，“机器学习”，“Machine Learning”，以及“matlab”，这些都是关键词，指向了吴恩达教授在机器学习领域所做的工作，他的课程，以及教学中使用的一种常用编程语言——MATLAB。 从这些信息...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

uncle_ll

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值