基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip下载

weixin_39820780 2023-11-21 18:30:40

【资源说明】基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip 基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip基于pytorch深度强化学习的PPO,DQN,SAC,DDPG等算法实现python源码.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！ , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/88508696?utm_source=bbsseo

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基于gym的pytorch深度强化学习实现源码+项目说明(PPO,DQN,SAC,DDPG,TD3等算法).zip 本人学习强化学习(PPO,DQN,SAC,DDPG等算法)，在gym环境下写的代码集。主要研究了PPO和DQN类算法，根据各个论文复现了如下改进: - PPO: dual-PPO, clip-PPO, use-RNN, attention etc. - DQN: rainbow DQN 在离散动作空间和连续动作空间，PPO算法都奏效，因此我对离散和连续动作空间的代码探索主要在CartPole(PPO), Pendulum(PPO)两份代码进行，读者可以重点关注。感谢知乎分享：https://zhuanlan.zhihu.com/p/654972230 提出的神经网络构建思路，尤其是其提出的PSCN层： ```python class PSCN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(PSCN, self).__init__() assert output_dim >= 32 an

基于Gym的PyTorch深度强化学习实现源码+项目说明（PPO,DQN,SAC,DDPG,TD3等算法）是一个综合性的学习资源，专为那些希望深入探索和实践深度强化学习领域的研究者和开发者设计。本项目通过集成多种先进的DRL算法，提供了一个理论与实践相结合的学习平台，旨在帮助用户掌握深度强化学习的核心概念、算法及其在复杂环境中的应用。项目概述该项目围绕OpenAI Gym这一强化学习库，利用PyTorch框架实现了多种经典的深度强化学习算法，包括但不限于近端策略优化（PPO）、深度Q网络（DQN）、软行为者-评论家（SAC）、深度确定性策略梯度（DDPG）以及双延迟深度确定性策略梯度（TD3）。每种算法都经过了精心实现和测试，确保其在解决复杂决策问题时的有效性和稳定性。核心特性多算法集成：项目涵盖了从基础到高级的多种DRL算法，满足不同层次用户的学习需求。PyTorch实现：利用PyTorch的灵活性和高效性，实现了各算法的深度强化学习模型，便于用户进行二次开发和扩展。Gym环境支持：所有算法均在Gym环境下进行了测试和验证，确保其广泛适用于不同的强化学习任务。详细注释与文档：项目提供了详细的代码注释和项目说明文档，帮助用户快速理解算法原理和实现细节。持续更新与维护：项目处于持续维护状态，定期更新以修复错误并引入新的算法改进。适用人群深度学习和强化学习领域的研究者和学生；希望将DRL算法应用于实际问题的工程师和开发者；对游戏AI、机器人控制等感兴趣的技术爱好者。注意事项使用前请确保已安装Python、PyTorch和Gym库；部分算法可能对计算资源有较高要求，建议在GPU环境下运行；项目仅供学习和研究之用，不得用于任何商业目的。

# 基于PythonPyTorch框架的强化学习项目 ## 项目简介本项目是一个基于Python和PyTorch框架的强化学习项目，涵盖了多种强化学习算法的实现，包括DQN、PPO、SAC等，并应用于CartPole、Taxi、Pendulum等经典强化学习任务。项目通过不同的算法实现，展示了强化学习在解决不同任务（如离散动作和连续动作问题）中的应用，并提供了可视化的训练结果，以便用户更好地理解和分析。 ## 项目的主要特性和功能 1. 算法实现项目实现了DQN、PPO、SAC等强化学习算法，用于解决不同类型的强化学习任务。 2. 任务应用算法应用于CartPole、Taxi、Pendulum等经典强化学习任务，展示了强化学习在不同任务中的应用。 3. 可视化通过matplotlib等库，项目提供了训练过程中的回报曲线和移动平均回报曲线，以直观展示学习过程的趋势。

在Flappy Bird中，玩家需要通过控制小鸟安全穿过随机长度的水管来得分。本文基于深度Q网络DQN来实现Flappy Bird游戏的自主探索与学习

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