整体伪代码如下初始化价值网络 V 和策略网络 pi对于 i 在范围 1500 内循环：# 通过自对弈收集数据环境重置()初始化根节点当未完成时循环：动作, 动作概率 = 玩家获取动作()# 通常在 get_action 函数中涉及 400 次选择和扩展。# 如果任何一次迭代达到游戏结束，更新 MCTS 节点的值。当前状态 = 下一状态将根节点移至当前状态的节点如果收集到的数据 > 批量大小：使用收

代码都是学习别人的，但我分享几点我踩过的大坑。1.蒙特卡洛的V值2.样本不是独立同分布之后再 详述一下""""""import torch.nn.functional as Fimport torchvision.models as modelsimport retroimport hiddenlayer as hlimport torch# import retroimport pandas a

多智能体强化学习mappo算法实践，含pytorch代码

实验场景：5v5(控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru 长度为16 和 dense net作为aggrator的区别实验效果reward。

深度蒙特卡洛算法是一种使用深度神经网络来进行蒙特卡洛估计的强化学习算法，它最早于2020年在《DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning》被提出用于解决斗地主问题。深度蒙特卡洛算法使用深度网络拟合每个时刻，智能体状态和采取每种动作的价值函数，即Q value，所以其属于value base 类方法。

方法：1.wget ‘网址’网址在这里找，动作讲究一个快准狠，慢了链接就失效了

import cv2import numpy as npglobal imgglobal point1,point2global g_rectdef on_mouse(event,x,y,flag,param):global img, point1,point2,g_rectimg2=img.copy()if event ==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:print("1-EVENT

效果如下所示1.爬取犬夜叉数据2.截取脸部数据3.构造网络训练。其中大多数代码为参考已有的博客，只在调参部分有所不同。当我按照原博调参时，判断器被训练的太强，导致生成器生成出所有的都是被一眼顶针-鉴定为假，所以，我选择，当假图片平均分大于0.5 或者 真图片平均分小于 0.5 时，训练判断器，当假图片得分小于0.3时训练生成网络。另外，特别注意，谷歌图片质量明显高于百度，有条件优先爬谷歌附代码

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shm 被占满了,直接设为8G。