Discover how deep reinforcement learning improves upon traditional Reinforcement Learning while studying and implementing your first Deep Q Learning algorithm.

Introduction to deep reinforcement learning

Environment and neural network setup

DRL training loop

Introduction to deep Q learning

Deep learning and DQN

The Q-Network architecture

Instantiating the Q-Network

The barebone DQN algorithm

Barebone DQN action selection

Barebone DQN loss function

Training the barebone DQN

Introduction to Deep Reinforcement Learning

Dive into Deep Q-learning by implementing the original DQN algorithm, featuring Experience Replay, epsilon-greediness and fixed Q-targets. Beyond DQN, you will then explore two fascinating extensions that improve the performance and stability of Deep Q-learning:  Double DQN and Prioritized Experience Replay.

DQN with experience replay

The double-ended queue

Experience replay buffer

The complete DQN algorithm

Epsilon-greediness

Fixed Q-targets

Implementing the complete DQN algorithm

Double DQN

Online network and target network in DDQN

Training the double DQN

Prioritized experience replay

Prioritized experience replay buffer

Sampling from the PER buffer

DQN with prioritized experience replay

Deep Q-learning

Learn about the foundational concepts of policy gradient methods found in DRL. You will begin with the policy gradient theorem, which forms the basis for these methods. Then, you will implement the REINFORCE algorithm, a powerful approach to learning policies. The chapter will then guide you through Actor-Critic methods, focusing on the Advantage Actor-Critic (A2C) algorithm, which combines the strengths of both policy gradient and value-based methods to enhance learning efficiency and stability.

Introduction to policy gradient

The policy network architecture

Working with discrete distributions

Policy gradient and REINFORCE

Action selection in REINFORCE

Training the REINFORCE algorithm

Advantage Actor Critic

Critic network

Actor Critic loss calculations

Training the A2C algorithm

Introduction to Policy Gradient Methods

Explore Proximal Policy Optimization (PPO) for robust DRL performance. Next, you will examine using an entropy bonus in PPO, which encourages exploration by preventing premature convergence to deterministic policies. You'll also learn about batch updates in policy gradient methods. Finally, you will learn about hyperparameter optimization with Optuna, a powerful tool for optimizing performance in your DRL models.

Yakınsal politika optimizasyonu

Kırpılmış olasılık oranı

Kırpılmış yerine geçen amaç fonksiyonu

Entropi bonusu ve PPO

Entropi oyun alanı

PPO algoritmasını eğitme

Politika gradyanında yığın güncellemeleri

Minibatch ve DRL

Toplu güncellemelerle A2C

Optuna ile hiperparametre optimizasyonu

Seçenekler

Hiperparametre

Hiperparametre değil

Hiperparametre mi değil mi?

Optuna ile uygulama

Tebrikler!

Proximal Policy Optimization and DRL Tips

Deep Reinforcement Learning (DRL) ile makineleri güçlendirme yolculuğuna çık. Bu kurs, PyTorch ve Gymnasium kullanarak güçlü algoritmalarla uygulamalı deneyim sunar.
DRL temelleri ve geleneksel Reinforcement Learning ile başla, ardından Prioritized Experience Replay gibi gelişmiş iyileştirmelerle Deep Q-Networks (DQN) uygula.
Yeteneklerini politika tabanlı yöntemlerle ilerlet ve modellerini Optuna ile optimize etmeden önce Proximal Policy Optimization (PPO) gibi sektörde standartlaşmış algoritmaları keşfet.

Makinelerin öğrenmesini ve çevreleriyle etkileşime girmesini sağlayan en son teknolojileri keşfedin. Derin Pekiştirme Öğrenimi (DRL) dünyasına dalacak ve bu alanı ileriye taşıyan en güçlü algoritmalarla pratik deneyim kazanacaksınız. PyTorch ve Gymnasium ortamını kullanarak kendi ajanlarınızı oluşturacaksınız.

<h2>Derin Pekiştirme Öğreniminin Temellerini Öğrenin</h2>

Yolculuğumuz, DRL'nin temelleri ve bunların geleneksel Pekiştirme Öğrenimi ile olan ilişkisi ile başlıyor. Buradan, modellerinizi güçlendirmek için Double DQN ve Prioritized Experience Replay gibi gelişmiş iyileştirmeler de dahil olmak üzere Deep Q-Networks (DQN) uygulamasını PyTorch'ta hızla uygulamaya geçiyoruz.

Politika tabanlı yöntemleri keşfederken becerilerinizi bir üst seviyeye taşıyın. REINFORCE ve Actor-Critic yöntemleri gibi temel politika gradyan tekniklerini öğrenecek ve uygulayacaksınız.

<h2>En Son Teknoloji Algoritmalar Kullanın</h2>

Günümüzde sektörde yaygın olarak kullanılan, Proximal Policy Optimization (PPO) dahil olmak üzere güçlü DRL algoritmalarıyla karşılaşacaksınız. Robotik, oyun yapay zekası ve daha birçok alanda çığır açan tekniklerle pratik deneyim kazanacaksınız. Son olarak, hiperparametre ayarlaması için Optuna kullanarak modellerinizi optimize etmeyi öğreneceksiniz.

Bu kursun sonunda, bu son teknoloji teknikleri gerçek dünyadaki sorunlara uygulamak ve DRL'nin tüm potansiyelini kullanmak için gerekli becerileri edinmiş olacaksınız!

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Reinforcement Learning with Gymnasium in Python

Güçlü Derin Pekiştirmeli Öğrenme algoritmalarını, iyileştirme ve optimizasyon teknikleriyle öğrenin.

Python ile Deep Reinforcement Learning

İyileştirme ve optimizasyon teknikleri dahil olmak üzere güçlü Derin Pekiştirme Öğrenimi algoritmalarını öğrenin ve kullanın.

Yakınsal politika optimizasyonu

Create Your Free Account