Публикации по теме 'dqn'
Среда торговли акциями для алгоритмов подкрепления
Торговля акциями с использованием алгоритмов обучения с подкреплением является активной областью исследований. Основным компонентом обучения с подкреплением является окружающая среда. Чтобы использовать любые алгоритмы подкрепления, нам нужно создать среду. Создание надлежащей среды имеет решающее значение для успеха любых алгоритмов обучения с подкреплением.
В этой статье мы рассмотрим, как создать среду для торговли акциями.
Это исходный код, который мы создали для среды торговли..
Полный обзор среды обучения StarCraft II (VII)
Лабораторная работа: Запуск и обучение агента.
«Пустота ответит» Цитата отряда обученных протоссов мохандаров
Бег и тренировки
Пришло время запустить агента! Введите в консоли.
$ python3 CNN_LSTM.py
Визуализация в Tensorboard
В агенте существует предварительно настроенный обратный вызов, который позволяет вам запускать Tensorboard. Как только вы начнете тренировку, введите консоль. Вы должны увидеть что-то вроде этого. Обратите внимание, что путь/график будет создан..
В 2013 году DeepMind опубликовала первую версию своей Deep Q-Network (DQN), компьютерной программы, способной работать на человеческом уровне на ...
В 2013 году DeepMind опубликовала первую версию своей Deep Q-Network (DQN), компьютерной программы, способной работать на человеческом уровне в ряде классических игр для Atari 2600. Как и человек, алгоритм играл на основе его видения экрана. Начиная с нуля, он обнаружил стратегии игрового процесса, которые позволяют ему соответствовать (а во многих случаях даже превосходить) человеческие критерии. За прошедшие с тех пор годы исследователи внесли ряд улучшений, которые увеличивают..
Вопросы по теме 'dqn'
как мне определить состояние для моего gridworld, такого как среда?
Проблема, которую я хочу решить, на самом деле не так проста, но это своего рода игрушечная игра, которая поможет мне решить большую проблему.
поэтому у меня есть матрица 5x5 со значениями, равными 0:
structure = np.zeros(25).reshape(5, 5)...
127 просмотров
schedule
22.06.2023
Снижение скорости обучения по отношению к совокупному вознаграждению?
В глубоком обучении с подкреплением есть ли способ уменьшить скорость обучения по отношению к кумулятивному вознаграждению. Я имею в виду снижение скорости обучения, когда агент может учиться и максимизировать вознаграждение?
185 просмотров
schedule
24.11.2022
Мультиагентное (неглубокое) обучение с подкреплением? Моделирование проблемы
У меня N количество агентов / пользователей, обращающихся к одному беспроводному каналу, и каждый раз только один агент может получить доступ к каналу и получить вознаграждение.
У каждого пользователя есть буфер, в котором может храниться B...
65 просмотров
schedule
10.10.2022