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深度Q网络 在OpenAI健身房中使用DQN玩游戏 深度强化学习受到越来越多的关注。 深度q网络是DRL的开始。 因此,对于那些想进入深度强化学习领域的人,希望我的代码可以帮助您更好地了解DQN算法和openai-gym环境。 我使用pytorch来实现原始的dqn及其两个变体:决斗dqn和double dqn 。 在进行卡特波尔比赛时,我观察到了这两种变体,尤其是决斗的dqn比原始的dqn更好。 大多数想法来自
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Deep-Q-Network-master.zip (21个子文件)
Deep-Q-Network-master
DQN
module
best_reward_628.0.pth 22KB
best_reward_1173.7.pth 22KB
Qnet.py 2KB
install&check.py 1KB
test.py 2KB
DQN.py 5KB
train.py 3KB
Double_DQN
module
best_reward_753.9.pth 22KB
Qnet.py 2KB
install&check.py 1KB
test.py 2KB
Double_DQN.py 5KB
train.py 3KB
Dueling_DQN
Dueling_Qnet.py 2KB
module
best_reward_1117.2.pth 23KB
install&check.py 1KB
test.py 2KB
DQN.py 5KB
train.py 3KB
README.md 667B
RL note.md 3KB
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柠小檬的雷诺
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