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使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型

2023-01-12 15:16:20 742 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

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用Tensorflow基于Deep Q Learning DQN 玩Flappy Bird 前言2013年DeepMind 在NIPS上发表Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文，提出了DQN（Deep Q Network）算法，实现端到端学习玩Atari游戏，即只有像素输入，看着屏幕玩游戏。Deep Mind就凭借这个应用以6亿美元被Google收购。由于DQN的开源，在github上涌现了大量各种版本的DQN程序。但大多是复现阅读详情

课程名称	适应人群
使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型	所有人

TensorFlow案例视频教程，该教程内容涉及强化学习简介；策略网络和估值网络；训练估值网络（Deep-Q Network）的技巧；实际使用TensorFlow实现一个Deep-Q Network来学习自动玩游戏。

深度强化学习（DQN）是人工智能领域热门的方向之一，吸引众多AI领域的优秀科学家去发掘，其通用性在各领域备推崇，本次课程集中讲解DQN及其TensorFlow的实现。讲师：黄文坚，《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监

...全文

ROS开发笔记（10）——ROS 深度强化学习dqn应用之tensorflow版本(double dqn/dueling dqn/prioritized replay dqn) ROS开发笔记（10）——ROS 深度强化学习dqn应用之tensorflow版本(double dqn/dueling dqn/prioritized replay dqn) 在ROS开发笔记（9）中keras版本DQN算法基础上，参考莫烦强化学习的视频教程与代码，编写了应用在ROS中的tensorflow版本DQN算法，本部分代码包含了原始dqn、double dqn、dueling dqn、... 阅读详情

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