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强化学习-深度Q网络(第3章)

强化学习-深度Q网络(第3章)深度 Q 网络 革新了强化学习领域。1.在连续控制问题中,不能用表格式的Q数组表示。2.DQN的一个有趣的特性是在训练过程中利用第二个网络,成为目标网络。第二个网络用于生成 target-Q值, 该 target-Q 值用于在训练过程中计算损失函数。3.DQNs 中的一个问题是使用 (𝑠,𝑎, 𝑟,𝑠′, done) 元组的连续样本, 它们是相关的, 因此训练

#深度学习#人工智能
强化学习-Double DQN、竞争网络结构和Rainbow(第4章)

强化学习-Double DQN、竞争网络结构和Rainbow(第4章)1.Double DQN、竞争网络结构和Rainbow2.思考题

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深度强化学习-DDPG代码阅读-AandC.py(2)

深度强化学习-DDPG代码阅读-AandC.py(1)编写AandC.py导入包定义权重和偏置初始化器定义ActorNetwork类定义self.update_target_network_params使用Adam优化定义create_actor_network()函数定义 Actor 函数定义CriticNetwork 类critic 目标网络定义create_critic_network()定

#python#深度学习#人工智能
强化学习-深度Q网络(第3章)

强化学习-深度Q网络(第3章)深度 Q 网络 革新了强化学习领域。1.在连续控制问题中,不能用表格式的Q数组表示。2.DQN的一个有趣的特性是在训练过程中利用第二个网络,成为目标网络。第二个网络用于生成 target-Q值, 该 target-Q 值用于在训练过程中计算损失函数。3.DQNs 中的一个问题是使用 (𝑠,𝑎, 𝑟,𝑠′, done) 元组的连续样本, 它们是相关的, 因此训练

#深度学习#人工智能
深度强化学习-DDPG代码阅读-ddpg.py(1)

深度强化学习-DDPG代码阅读-ddpg.py(1)1.编写ddpg.py1.1 导入需要的包和其他的python文件1.2 定义训练函数train()1.3 定义测试函数test()1.4 定义主函数1.5 根据需要调用训练函数或者测试函数1.6 问题

#python#深度学习#人工智能
Python-项目实战--贪吃蛇小游戏(1)

Python-项目实战--贪吃蛇小游戏(1)贪吃蛇的游戏规则类的设计与模块准备

#linux#ubuntu#python +2
Python-DQN代码阅读(13)

Python-DQN代码阅读(13)data = np.loadtxt('performance.txt')mva = np.zeros((data.shape[0]), dtype=np.float)mva[i] = data[i,1]mva[i] = alpha * data[i,1] + (1.0 - alpha) * mva[i-1]plt.plot(data[:,0], data[:,1

#python#深度学习#人工智能
Python-PyCharm调试时中文出现乱码

Python-PyCharm调试时中文出现乱码注意:勾选方框可以解决pycharm调试中文乱码的问题,但会导致其他软件出现乱码

#python#pycharm
Python-代码阅读-将一个神经网络模型的参数复制到另一个模型中(2)

这一行代码使用了列表推导式(List Comprehension)的结构,是一种简洁的 Python 编码方式,用于从一个可迭代对象中生成新的列表。列表进行排序,可以保证复制模型参数时的一致性,即按照变量名称的字典序对参数进行复制操作,从而确保了参数复制的顺序和对应关系一致。函数是 Python 内置函数,用于将多个列表中的元素按索引一一对应起来,生成一个新的可迭代对象(元组列表)。中的元素按索引

#深度学习#人工智能
Python-生成元组和字典

Python-生成元组和字典使用()生成元组使用tuple函数生成元组使用divmod函数生成元组使用{}生成字典使用dict函数生成字典

#python#pycharm
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