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IC开发——verdi基本用法

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1. 基础知识 1.1. verdi VCS和Verdi这两个工具，这两个工具目前都属于synopsys公司。VCS主要负责编译运行Testbench和RTL，并负责生成相应的波形文件。而verdi主要负责加载波形文件，查看信号的波形及其对应的代码来进行调试验证。Verdi最开始…
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Verdi操作小结

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Verdi操作小结 在linux下打开userguide：verdi -doc Verdi的nTrace窗口 1、导入设计文件 2、打开波形窗口 3、打开信号列表窗口 4、查看包含的设计架构 5、选择查看某一信号波形 ① 左键拖拽信号至nwave窗口 ② 选中信号，ctrlw 6、查找某一信号 1&…
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详解强化学习中的DQN算法

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一、概念 DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习领域的一种算法，它将深度学习与强化学习相结合，用于解决高维状态空间的强化学习问题。传统的Q-Learning算法使用MDP（马尔可夫决策过程）表格来存储状态-动作对的…
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第8章 DQN改进算法

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8.1 简介 DQN算法敲开了深度强化学习的大门，但是作为先驱性的工作，其本身存在着一些问题以及一些可以改进的地方。于是，在DQN之后，学术界涌现出了非常多的改进算法。本章将介绍其中两个非常著名的算法：Double DQN 和D…
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使用DQN进行价格管理

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文章目录 前言一、不同的价格响应二、利用DQN优化定价策略1.定义环境2.DQN算法概述3.Algorithm: Deep Q Network (DQN) 总结强化学习-定价、决策 参考论文及源码 前言 供应链和价格管理是企业运营中最早采用数据科学和组合优化方法的领域，并且在使用这些技术方面有…
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DQN简介

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DQN可以视为Q-learning的进阶版，DQN与Q-learning十分相似，DQN解决了Q-learning解决不了的问题。 一、DQN解决的问题 Q-learning的核心在于Q表格，通过建立Q表格来为行动提供指引，但这适用于状态和动作空间是离散且维数不高时&…
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RL 实践（4）—— 二维滚球环境【DQN Double DQN Dueling DQN】

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本文介绍如何用 DQN 及它的两个改进 Double DQN & Dueling DQN 解二维滚球问题，这个环境可以看做 gym Maze2d 的简单版本参考：《动手学强化学习》完整代码下载：5_[Gym Custom] RollingBall (DQN and Double DQN and Dueling DQN) 文章目录…
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DQN算法概述及基于Pytorch的DQN迷宫实战代码

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一. DQN算法概述 1.1 算法定义 Q-Learing是在一个表格中存储动作对应的奖励值，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下，强化学习任务所面临的状态空间是连续的，存在无穷多个状态，这种情…
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DQN 算法

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一、简介 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作 Q Q Q值的表格。表格中的每一个动作价值 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a)表示在状态 s s s下选择动作 a a a然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格存储…
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DQN代码逐行详解

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首先，写下这篇博客有两方面原因，一方面是为了自己复习（一个月前明明理顺代码了，现在再看又忘了），另一方面帮助和我一样的初学者快速理解DQN的代码吧。 之前的DQN算法的博客，包含基础理论和代码…
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DQN算法详解

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DQN算法详解 一.概述 强化学习算法可以分为三大类：value based, policy based 和 actor critic。常见的是以DQN为代表的value based算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法…
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【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

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文章目录 DQN (Deep Q-Network)说明伪代码应用范围 Double DQN说明伪代码应用范围 Dueling DQN实现原理应用范围伪代码 Per DQN (Prioritized Experience Replay DQN)应用范围伪代码 NoisyDQN伪代码应用范围 部分内容与图片摘自：JoyRL 、 EasyRL DQN (Deep Q-Networ…
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深度强化学习——DQN算法原理

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DQN算法原理 一、DQN算法是什么二、DQN训练过程三、经验回放 （Experience Replay）四、目标网络（Target Network）1、自举（Bootstrapping）2、目标网络： 五、Double DQN六、总结伪代码：…
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DQN算法

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DQN算法 教程链接 DataWhale强化学习课程JoyRL https://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main DQN算法 DQN(Deep Q-Network) 主要创新点在于将Q-learning算法中的Q表记录动作价值函数转为引入深度神经网络来近似动作价值函数 Q ( s , a ) Q(s,a) Q(s,a),从而能够处理连续…
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DQN

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文章目录 神经网络的作用更新神经网络Experience replay 和 Fixed Q-targets实例 神经网络的作用 将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值。而是直接使用神经网络生成 Q 值.也能只输入状态值, 输出所有的…
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DQN详解

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1️⃣ DQN介绍 前面介绍的表格形式的Q-learning只适用于状态空间 S \mathcal{S} S和动作空间 A \mathcal{A} A都是较小有限离散集合情况。但当状态空间 S \mathcal{S} S和动作空间 A \mathcal{A} A变大时，表格形式不再适用。DQN是神经网络形式的Q学习，使…
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DQN讲解

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最近我组有同学在探索用RL落地营销场景的可能性，借此机会学习下RL。 Q-Learning Q-learning算法以表格的方式存储了每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值表示在状态下选择动作然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。Q值的更新公式如下&#…
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深度Q网络（DQN）算法技术博客

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深度Q网络（DQN）是一种将深度学习与强化学习相结合的算法，用于解决高维状态空间的强化学习问题。本文将详细介绍DQN算法的基本原理，关键公式以及具体的代码实现。 一、DQN算法的基本原理 DQN算法是Q学习的一种扩展，利…
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强化学习------DQN算法

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简介 DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很…
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强化学习4：DQN 算法

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看这篇文章之前，建议先了解一下：Q-Learning 算法。 1. 算法介绍 DQN 算法全称为 Deep Q-Network，即深度Q网络。它将 Q-Learning 与 Deep Learning 结合在了一起，敲开了深度学习的大门。 1.1 Q-Network Q-Learning 是使用 Q-ta…
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