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SequentialMemory(limit=2000,window_length=3)----> 4 dqn = DQNAgent(model=model,memory=memory,policy=policy,dueling_typesite-packages/rl/agents/
浏览 86提问于2021-06-16得票数 1
., Optional(Dueling_Disks.Piece(isLight: false, id: 434BCE7B-D1B6-45E8-81AB-15F76007F76A)), Optional(Dueling_Disks.Piece(isLight: true, id: 63070399-84AB-43EE-9D03-BA21D64E0399)), ...,
Optional(Dueling_Disks.Piece, id: D870C5F2-AF0F-4667-8CF1-0F7D81A82D17)), Optional(D
浏览 1提问于2022-02-04得票数 1
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我一直试图使用不同的变体(如Q-learning、Deep Q-Network、Double DQN和Dueling Double DQN )在Python上实现强化学习算法。
浏览 4提问于2021-01-08得票数 2
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我有一个对决的双深Q网络模型，它与两个密集层一起工作，我试图把它转换成两个LSTM层，因为我的模型处理时间序列。当我更改代码中的密集层时，会出现此错误，并且无法处理它。我知道这个问题在这里已经解决了很多次了，但是这些解决方案并不有效。class DuelingDeepQNetwork(keras.Model): super(DuelingDeepQNetwork, self).__init__()
self.dense1
浏览 2提问于2020-08-01得票数 0
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window_length=3) enable_dueling_network=True, dueling_type='avg',
nb_actions=actions, nb_steps_warmup=1000
浏览 22提问于2022-03-11得票数 1
"URL": "https://domain.local/123qwe" { "TrackName": "Dueling"URL": "https://domain.local/nbs678" {
"Position": &q
浏览 4提问于2020-03-25得票数 1
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add_secondary_role( $user_id ) { if ( in_array( 'um_dueling-pianist
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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"URL": "https://domain.local/nbs678" { "TrackName": "Duelingdomain.local/123qwe", }, "Position"
浏览 2提问于2020-03-30得票数 0
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'id': 1, 'name': 'The Musical Hop', 'city': 'San Francisco', 'state': 'CA'},
{'id': 2, 'name': 'The Dueling
浏览 7提问于2020-06-01得票数 1
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window_length=3) enable_dueling_network=True, dueling_type='avg', return dqn
浏览 7提问于2022-04-17得票数 0
SequentialMemory(limit=2000, window_length=3) return dqn
dqn = build_agent
浏览 5提问于2022-08-22得票数 3
mdp = SimpleGridWorld();
# the gridworld state islearning_rate=0.005,log_freq=500,
recurrence=false,double_q=true, dueling
浏览 12提问于2020-05-28得票数 1
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与Keras决斗DQN
、、、、
我正在尝试实现Dueling DQN，但如果我以这种方式构建NN架构，它看起来并不是在学习 X_input = Input(shape=(self.state_size,))https://github.com/pythonlessons/Reinforcement_Learning/blob/master/03_CartPole-reinforcement-learning_Dueling_DDQN
浏览 27提问于2020-06-12得票数 1
nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=11, dqn.compile(Adam(lr=1e-5), metrics=['mae
浏览 0提问于2019-02-22得票数 4
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inf, inf, (2,), float32)
obs = env.observation_space.shape[0] #2
dqn = DQNAgent(model=model, memory=memory, policy=policy, #RL Algorithm
enable_dueling_network=True, dueling_type='avg', #tech
浏览 4提问于2022-06-08得票数 0
Dueling 4.armorClass + 1; case 3:
level2 = "</b>Dueling
浏览 0提问于2016-01-16得票数 1
window_length=3) enable_dueling_network=True, dueling_type="avg", return dqn
dqn
浏览 1提问于2022-01-21得票数 1
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我试着用RLLib复制突破的DQN分数。5米台阶后，平均奖励为2.0，而使用DQN的已知突破得分为100+。我想知道这是否是因为奖励剪辑，因此实际奖励不符合Atari的分数。在OpenAI基线中，实际得分放在info['r']中，奖励值实际上是剪裁值。RLLib的情况也是这样吗？在训练过程中有什么方法可以看到实际的平均分数吗？
浏览 10提问于2019-11-03得票数 2
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