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  1. 莫烦python_tensorflow 代码

  2. 莫烦python_tensorflow 代码 导入开发环境直接运行 手写神经层代码，分类，CNN,DQN,GAN ......

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：qq_37162754

  1. 莫烦全部代码Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip

  2. 莫烦python强化学习的所有编程代码，包括DQN，policy gradiant，ppo，actor-critic

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：kivi654

  1. DQN实现走迷宫（tkinter编写环境）

  2. Python实现走迷宫，迷宫环境可视化，代码参考莫烦python，可以直接运行，DQN网络使用tensorflow搭建，代码注释非常全，基本每一句都有，而且可以使用tensorboard查看日志，需要将log_out参数设置为true

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-30
    • 文件大小：14336
    • 提供者：cherreggy

  1. 利用强化学习进行股票操作实战（二）

  2. 对于DQN的理论知识，这里不再赘述，不懂的同学可以看之前的强化学习理论篇或自行上网搜索相关资料。 废话不多说直接上代码。 DQN类 首先定义了一个DQN类（这个定义参考了莫烦的代码 [1]，几乎与其一致，做了简单修改）。下面简单的说明一下，代码中的核心部分。详细介绍可以看莫烦教学视频或者结合代码自己理解。 class 中包含了5个主要模块，分别是__init__ (初始化)，_build_net（网络构建），store_transition（储存过去操作），choose_action（根据状态选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38705640

  1. 详细分析莫烦DQN代码

  2. 详细分析莫烦DQN代码 Python入门，莫烦是很好的选择，快去b站搜视频吧！ 作为一只渣渣白，去看了莫烦的强化学习入门， 现在来回忆总结下DQN，作为笔记记录下来。 主要是对代码做了详细注释 DQN有两个网络，一个eval网络，一个target网络，两个网络结构相同，只是target网络的参数在一段时间后会被eval网络更新。 maze_env.py是环境文件，建立的是一个陷阱游戏的环境，就不用细分析了。 RL_brain.py是建立网络结构的文件： 在类DeepQNetwork中，有五个函数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38696590