DQN + C51 代码地址在哪?
时间: 2023-01-11 13:55:36 浏览: 70
DQN (Deep Q Network) 和 C51 (Categorical DQN) 是两种强化学习算法,你可以在以下地址找到它们的代码:
- DQN:https://github.com/openai/baselines/tree/master/baselines/deepq
- C51:https://github.com/openai/baselines/tree/master/baselines/deepq/categorical
你还可以在 OpenAI 官网的论文页面中找到 DQN 和 C51 的论文:
- DQN:https://openai.com/blog/human-level-control-through-deep-reinforcement-learning/
- C51:https://arxiv.org/abs/1707.06887
希望这些信息对你有帮助!
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深度强化学习+DQN+pytorch+Breakout实现代码
非常感谢您对深度强化学习领域的关注。以下是深度强化学习 DQN pytorch Breakout实现代码的参考链接:
https://github.com/berkeleydeeprlcourse/homework/tree/master/hw3
如果您还有其他问题或需要进一步帮助,请随时提出,我会尽力回答。
DDQN算法与DQN算法有什么不同之处?
DDQN算法与DQN算法的不同之处在于目标Q值的计算方式。在DQN算法中,目标Q值的计算是通过选择下一个状态的最大Q值来进行的。而在DDQN算法中,目标Q值的计算是通过使用当前网络选择下一个状态的动作,再使用目标网络计算该动作的Q值来进行的。这样可以减轻DQN算法中的过估计问题,提高算法的性能。
以下是DDQN算法与DQN算法的不同之处:
1. DQN算法中的目标Q值计算方式:
```python
next_state_q_values = target_network.predict(next_state)
max_next_q_value = np.max(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * max_next_q_value
```
2. DDQN算法中的目标Q值计算方式:
```python
next_state_q_values = online_network.predict(next_state)
max_next_action = np.argmax(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * target_network.predict(next_state)[max_next_action]
```