1、python版本： lesson3.zip 2、使用matlab reinforcement app熟悉DQN算法 然后加载环境、agent 设置参数，并训练，学过理论就会知道都什么意思 训练完了，用SIMULATE分析 具体可见matlab帮助文档 3、写matlab脚本用DQN算法实现：从图像到倒立摆的控制；结果分析写在脚本里了 network_practise.zip
还是paddle框架下的 代码： homework.zip 我真是服了自己的代码能力，老师给的代码这么基础，注释也很清晰，我改个environment居然改了一上午，还是用的排除法，最后才把gridworld.py中的三种enviroment弄清楚。 对我来说理论理解真不是事儿，要被自己的代码能力拖累死了，一点成就感没有。
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https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/QuickStart 经典倒立摆 训练了990个Episode paddle框架下的parl库所有算法都封装好了，只需要自定义model和agent就行了 其中model是一个网络结构的类，能设置网络类型，层数，激活函数等；agent也是一个类，包括采样，预测，学习（包括action，observa，reward，loss）三个定…
CUDA、cuDNN的安装： 1、Nvdia控制面板中，左下角的“系统信息”查看支持的CUDA版本（CUDA向下兼容） 2、Nvdia官方下载CUDA和cuDNN对应系统的对应版本 CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 3、安装CUDA （1）安装路径，选择OK（安装完成后路径会自动变化，所以这里路径选择默认就好 （2）选择自定义安装 （…
手写笔记： IMG_2304(20220422-113813).JPG IMG_2305(20220422-113813).JPG IMG_2306(20220422-113813).JPG IMG_2307(20220422-113813).JPG IMG_2308(20220422-113813).JPG IMG_2309(20220422-113813).JPG
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