DQN深度强化学习算法, 水下机器人姿态控制, python代码

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深度强化学习算法 该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络（DQN） 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度（DDPG） 优势演员评判（A2C） 信任区域策略梯度（TRPO） 近端政策优化（PPO） 使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家 软演员评论（SAC） 更新信息 :triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201

基于UDTL的智能诊断基准 代码发布，张启阳和余晓磊的。 更正 2020.06.02，我们修改了util / train_utils_combines中的错误。 （class_num-> num_classes）。 指导 该项目仅提供基线（下限）精度和基于无监督深度转移学习（UDTL）的统一智能故障诊断库，该库为每个人保留了扩展的接口，以供他们自己加载自己的数据集和模型以进行新的研究。 同时，所有实验都是通过在装有Intel Core i7-9700K，GeForce RTX 2080Ti和16G RAM的计算机上运行，​​在Window 10和Pytorch 1.3下执行的。 要求 Python 3.7 脾气暴躁的1.16.2 熊猫0.24.2 泡菜 tqdm 4.31.1 斯克莱恩0.21.3 Scipy 1.2.1 OpenCVPython的4.1.0.25 PyWav

cnn源码matlab #基于深度迁移学习对JPEG图像进行隐写分析 keywords：deep learning,transfer learning,steganalysis ##内容介绍 DCTR_matlab：使用MATLAB实现的残差图像的离散余弦变换算法。 SRNet：隐写分析残差网络实现，CNN网络中加入深度学习短连接（shortcut connections）的残差层。 log：保存tensorboard可视化查看日志文件，可在网页localhost：6060中打开，观察网络和张量的变化以及进行loss，acc曲线图的绘制等。 savemodel：训练过程中保存的训练模型。 conv.py：CNN网络的卷积层等部分，主要用来进行隐写特征提取。 dataload.py：对JPEG图像进行处理生成网络能够读取的格式。 dctr.py：对JPEG图像进行DCTR（残差图像的离散余弦变换）进行DCT基核滤波提取图像在变换域（频域空间）的隐写特征，以及使用高通滤波器进行空间域的特征提取。 distance：计算源域和目标域数据的KV核距离（高斯核和线性核）。 others.py：用

David Silver的强化学习基本上算是强化学习的入门视频，学习强化学习的人必看。这是David Silver强化学习课程学习笔记，除了视频里的内容，每一章节末尾附加了练习，便于实现和理解算法

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