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第二周--深度学习框架搭建 直播回放
AI100
2023-01-13 13:34:21
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Python-关于深度强化学习的一系列博文的笔记本
关于深度强化学习的一系列博文的笔记本
基于PyTorch的DQN算法实现LunarLander-v2登月小艇精确着陆仿真
内容概要:本文详细介绍了如何使用深度强化学习中的DQN算法,在PyTorch
框架
下实现LunarLander-v2环境中的登月小艇精确着陆。首先构建了一个三层全连接神经网络作为Q网络,用于评估每个状态下采取不同行动的价值。接着实现了经验
回放
机制,确保训练过程中打破时间序列的相关性,提高泛化能力。训练过程中采用了双网络机制,即策略网络和目标网络交替更新,有效解决了目标漂移问题。此外,还加入了梯度裁剪、LayerNorm等技术手段保障训练稳定性。最后提供了完整的模型保存与加载方法,便于后续调参和部署。 适合人群:对强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是有一定PyTorch基础并希望深入理解DQN算法原理及其应用场景的人群。 使用场景及目标:适用于需要解决连续状态空间和离散动作空间问题的实际项目中,如机器人路径规划、自动驾驶等领域。通过本案例的学习,读者能够掌握从理论到实践的具体步骤,包括环境
搭建
、模型设计、训练优化以及结果评估。 其他说明:文中不仅给出了详细的代码实现,还分享了许多实用的经验技巧,如超参数选择、奖励函数设计等。对于初学者来说是非常宝贵的第一手资料。
强化学习代码登月小艇登陆实现
内容概要:本文详细介绍了如何使用深度强化学习中的DQN算法,在PyTorch
框架
下实现LunarLander-v2环境中的登月小艇精确着陆。首先构建了一个三层全连接神经网络作为Q网络,用于评估每个状态下采取不同行动的价值。接着实现了经验
回放
机制,确保训练过程中打破时间序列的相关性,提高泛化能力。训练过程中采用了双网络机制,即策略网络和目标网络交替更新,有效解决了目标漂移问题。此外,还加入了梯度裁剪、LayerNorm等技术手段保障训练稳定性。最后提供了完整的模型保存与加载方法,便于后续调参和部署。 适合人群:对强化学习感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是有一定PyTorch基础并希望深入理解DQN算法原理及其应用场景的人群。 使用场景及目标:适用于需要解决连续状态空间和离散动作空间问题的实际项目中,如机器人路径规划、自动驾驶等领域。通过本案例的学习,读者能够掌握从理论到实践的具体步骤,包括环境
搭建
、模型设计、训练优化以及结果评估。 其他说明:文中不仅给出了详细的代码实现,还分享了许多实用的经验技巧,如超参数选择、奖励函数设计等。对于初学者来说是非常宝贵的第一手资料。
51testing电子期刊第七期
1通过ODC方法改善软件测试:3个案例研究 2Unix下自动化测试实践 3在QTP中随机取下拉菜单的值 4需求不明确的情况下如何做测试
自动化测试技术面向新员工.ppt
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AI100,致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师,200万各行业数据科学专家,帮助30万中国企业走向智能化。
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