flappy_bird_DQN_MQBench

最新推荐文章于 2025-11-16 12:59:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-16 12:59:17 发布 · 442 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#强化学习 #深度学习 #人工智能

本项目利用PyTorch和DQN算法训练不死鸟游戏，通过MQBench实现模型量化以提升训练效率，目标使游戏中的鸟永不死并持续通过障碍。
部署运行你感兴趣的模型镜像

项目介绍：

        强化学习的强大在于我们可以使得计算机在不断的学习中掌握到我们希望他掌握到的本领。

        本项目首先，基于pytorch使用强化学习中DQN算法来训练不死鸟，并且调用MQBench量化库加速训练，量化网络模型。

最终使得鸟可以永远不死的，毫无止境的不断向前通过无数的管道。

项目地址（GitHub）https://github.com/Ranking666/flappy_bird_DQN_MQBench

如有错误，欢迎各位批评指正！！！

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.7

PyTorch 2.7

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

RANKING666
关注
使用DQN算法来玩flappy bird（python版）
qq_56855005的博客
03-09 1059
使用DQN算法来玩flappy bird训练过程过程主要分为以下三个阶段：观察期：程序与模拟器进行交互，随机给出动作，获取模拟器中的状态，将状态转移过程存放在Replay Memory中；探索期：程序与模拟器交互的过程中，依据Replay Memory中存储的历史信息更新网络参数，并随训练过程降低随机探索率ε;训练期（TRAIN）：ε已经很小，不再发生改变，网络参数随着训练过程不断趋于稳定。
MQBench: Towards Reproducible and Deployable Model Quantization Benchmark 论文学习
qq_31993233的博客
04-01 2110
论文链接 摘要 模型量化已成为加速深度学习推理不可或缺的技术。当研究人员继续推动量化算法的前沿时，现有的量化工作往往是不可重复和不可部署的。这是因为研究人员没有选择一致的训练流程，并且了硬件部署的需求。在这项工作中，我们提出了模型量化基准测试(MQBench)，这是第一次评估、分析和基准测试模型量化算法的再现性和可部署性的尝试。我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、DSP，并在一个统一的训练框架流程下评估广泛的最先进的量化算法。MQBench就像一个连接算法和硬件的桥梁。我
DQN_FlappyBird Pytorch+Q学习实现
07-17
Q学习+Pytorch版本 实现奋斗的小鸟(FlappyBird)，解压直接运行，可以跑几十分钟不是问题
MQBench：模型量化基准的开源工具
最新发布
gitblog_01294的博客
11-16 676
MQBench是一个基于PyTorch的开源模型量化工具包。该项目的主要编程语言是Python，它利用了PyTorch的灵活性和强大的计算能力，为模型量化提供了高效的解决方案。MQBench的目标是为硬件供应商和研究人员提供一个易于使用且功能强大的工具，以便他们能够利用最新的量化算法和硬件支持。 #### 2、项目的核心功能 MQBench的核心功能包括： - **SOTA算法支持**：MQ
教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird（全程命令提示，GPU+CPU版）
热门推荐
结构之法 算法之道
10-13 5万+
教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird（全程命令提示、纯小白教程）前言（安装ubuntu14.04省略，当读者刚刚安装好ubuntu14.04后，直接看一下步骤安装就行。） 一、 安装必要NVIDIA驱动、CUDA、cudnn apt-get update （更新源）apt-get install vim （安装VIM） vi /etc/default/grub （进入grub文件）
【Pytorch】第 9 章 ：Capstone 项目——用 DQN 玩 Flappy Bird
sikh_0529的博客
12-12 2327
我们更新鸟的位置、它的图像索引以及管道的位置。在训练的每一步中，我们都遵循 epsilon-greedy 策略采取行动：在一定的概率（epsilon）下，我们将采取随机行动，在我们的例子中是扑动还是不扑动；中，我们定义管道的速度（随着时间的推移向左移动 4 个单位）、鸟的最小和最大垂直速度（ 和 ）、它的向上和-8向下10加速度（-9和1）、它的默认垂直速度( 0)、鸟图像的起始索引( 0)、初始分数、鸟的初始水平和垂直位置、底座的位置以及使用gen_random_pipe方法随机生成的管道的坐标。
精选资源
flappy_bird 素材资源
09-12
《Flappy Bird游戏素材资源详解》 在游戏开发领域，Flappy Bird是一款极其经典且具有极高人气的小游戏，它的简洁设计和挑战性吸引了无数玩家。本资源包是针对这款热门游戏——Flappy Bird的素材资源集合，包含了...
精选资源
flutter_flappy_bird：用Flutter制作的Flappy Bird克隆
02-17
【标题】"flutter_flappy_bird：用Flutter制作的Flappy Bird克隆"揭示了这个项目的核心内容，即使用Google的Flutter框架开发了一个类似于经典游戏Flappy Bird的应用。Flutter是Google推出的一个开源UI工具包，它允许...
Flappy_Bird cocos2dx_flappybird项目_java_herd9ol_bird_
10-03
本项目名为“Flappy_Bird cocos2dx_flappybird项目_java_herd9ol_bird”，是Flappy Bird的再现，采用了开源的游戏开发框架Cocos2d-x，并结合Java语言进行编程。项目不仅提供了完整的源代码，还附带了一份详细的源码...
canvas_flappy_bird_html5_javascript_flappybird_canvas_
09-28
本项目“canvas_flappy_bird_html5_javascript_flappybird_canvas_”就是一个很好的例子，它利用HTML5的Canvas API和JavaScript语言实现了经典的小游戏——Flappy Bird。接下来，我们将深入探讨这个项目中的核心技术...
精选资源
flappy_bird图片及音乐资源
07-13
本篇将深入探讨“flappy_bird图片及音乐资源”中的关键元素，帮助你了解游戏背后的艺术设计和技术实现。 首先，我们要明白，游戏的视觉效果是吸引玩家的第一要素。在“res”压缩包中，包含了Flappy Bird游戏的各种...
Python 强化学习 DQN Flappy Bird
09-25
Playing Flappy Bird Using Deep Reinforcement Learning (Based on Deep Q Learning DQN)
keras搭建DQN训练Flappybird模型.zip
04-10
keras搭建DQN，构建FlappyBird智能体的模型，分别训练200轮以及github上下载的292轮模型
深度强化学习DQN训练Flappy bird源代码
11-10
深度强化学习DQN训练Flappy Bird源代码，可以直接运行FlappyBirdDQN.py使用。
MQbench - graphical mpi benchmark-开源
05-04
MQbench是一个图形消息传递（mpi，mpich）基准，它涉及Qt，用于不同MPI调用的图形视图。 MQbench只需单击一下就可以对不同集群节点组之间的通信行为进行基准测试。
dqn玩flappybird(使用了keras/tensorboard)
weixin_43292547的博客
08-05 463
参考https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird 改成keras写的，跑了几万步都没学到任何东西，就自己改了些参数。 FRAME_PER_ACTION=2，每两帧choose_action，其余帧不采取行动。 learn_step=5，每5步学习一次。 推测学不到东西是因为reward=1的记忆几乎没有，加了success memory。(也许根本不用加) 大概学习(15h)10w次后能过几个木桩。(貌似要几百万次效果才好) 然后改了FRAME_P
[Deep Learning-03]DQN for Flappybirld
波大菜菜
11-09 2703
7 mins version: DQN for flappy birdOverviewThis project follows the description of the Deep Q Learning algorithm described in Playing Atari with Deep Reinforcement Learning [2] and shows that this lear
DQN-FlappyBird项目学习
wxq的博客
07-26 879
博客：https://yanpanlau.github.io/2016/07/10/FlappyBird-Keras.html 代码：https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird 一、代码说明 flappy_bird_utils.py主要加载游戏需要的图像音频等文件，wrapped_flappy_bird.py主要提供GameState类能接收动作返回更新的游戏状态，qlearn.py主要接收图像输入、图像预处理、卷积神经网络选择动作、使用DQN训练网络（
【强化学习】DQN：Flappy Bird实例分析
兴趣使然的创作者
04-23 8485
关于Flappy Bird实例分析的DQN分析
wrapped_flappy_bird
01-20
The `wrapped_flappy_bird` typically refers to an environment that wraps around the original implementation of Flappy Bird making it suitable for reinforcement learning tasks. A common approach ...
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
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