实例介绍
【实例截图】
【核心代码】
DQN-tensorflow-master
├── LICENSE
├── README.md
├── assets
│ ├── 0518_hist_step_m2.png
│ ├── 0518_hist_wall_m2.png
│ ├── 0518_scalar_step_m2.png
│ ├── 0518_scalar_wall_m2.png
│ ├── 0519_hist_step_all.png
│ ├── 0519_hist_wall_all.png
│ ├── 0519_scalar_step_all.png
│ ├── 0519_scalar_wall_all.png
│ ├── 0520_hist_step_all.png
│ ├── 0520_hist_wall_all.png
│ ├── 0520_scalar_step_all.png
│ ├── 0520_scalar_wall_all.png
│ ├── 0620_scalar_step_m2.png
│ ├── 0620_scalar_step_m3.png
│ ├── A1_0.00025lr_distributed.png
│ ├── A1_A2_A4_0.00025lr.png
│ ├── A1_A2_A4_0.00025lr_0.0025lr.png
│ ├── A1_A2_A4_0.0025lr.png
│ ├── A4_0.00025lr_distributed.png
│ ├── A4_duel_double.png
│ ├── best.gif
│ ├── model.png
│ ├── tensorboard_160516.png
│ ├── tensorboard_160518_histogram1.png
│ ├── tensorboard_160518_histogram2.png
│ ├── tensorboard_160518_scalar1.png
│ └── tensorboard_160518_scalar2.png
├── checkpoints
│ └── Breakout-v0
│ └── min_delta--1
│ └── max_delta-1
│ └── history_length-4
│ └── train_frequency-4
│ └── target_q_update_step-10000
│ └── memory_size-1000000
│ └── action_repeat-4
│ └── ep_end_t-1000000
│ └── backend-tf
│ └── random_start-30
│ └── scale-10000
│ └── env_type-simple
│ └── min_reward--1.0
│ └── ep_start-1.0
│ └── screen_width-84
│ └── learn_start-50000.0
│ └── cnn_format-NCHW
│ └── learning_rate-0.00025
│ └── batch_size-32
│ └── discount-0.99
│ └── max_reward-1.0
│ └── max_step-50000000
│ └── env_name-Breakout-v0
│ └── ep_end-0.1
│ └── model-m2
│ └── screen_height-84
│ ├── -16350000
│ ├── -16350000.meta
│ └── checkpoint
├── config.py
├── dqn
│ ├── __init__.py
│ ├── agent.py
│ ├── base.py
│ ├── environment.py
│ ├── history.py
│ ├── ops.py
│ ├── replay_memory.py
│ └── utils.py
└── main.py
30 directories, 42 files
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