深度强化学习系列论文,包括最基础的DQN,DQN模型改进,DQN算法改进,分层DRL,基于策略梯度的深度强化学习等等,论文基本源自顶会
2024/6/6 11:12:06 69.27MB 深度强化学习 DQN
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深度强化学习DQN训练FlappyBird源代码,可以直接运行FlappyBirdDQN.py使用。
2023/6/6 21:21:20 106.52MB DL
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关于DQN的两种版本(使用stop_gradient与不使用stop_gradient)对不起.....我不晓得怎么将文件放到CSDN博客中下载,所以只能放这边了,没有资源分为0的选项.....
2016/10/26 8:52:57 23KB 深度强化学习
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本地QMIX针对具有局部性假设的MARL设置的一种新的改进的DQN算法。
我们假设该问题具有一个基础的依赖关系图,该关系图连接了代理的互相作用
2018/7/17 14:40:08 4.37MB Python
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基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码,具有超详细的正文,已经在诸多项目中得到了实际应用。
主要包含2个文件:(1)dqn.py,实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等;
(2)runner.py,使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习,并最终学会仿真月球车着陆游戏。
2020/1/5 5:04:31 8KB 强化学习 DQN 智能体 月球车着陆
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡