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一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99  # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500.  # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500.  # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002  # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0  # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900  # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32  # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1  # only select an action every Kth frame, repeat prev for others，设置几帧图像进行一次动作， # K越大让控制台输出的速度变慢，游戏画面速度变快，机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6  # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右，EPSILON=1.0，Q_MAX= 2.061341e-02：图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后：EPSILON固定在0.04999999999999416  Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升，但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后：EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后：EPSILON固定在-0.001998997999987482  Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│   └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│   ├── hidden.txt│   └── readout.txt└── saved_networks    ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001    ├── tetris-dqn-10000.index    ├── tetris-dqn-10000.meta    └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files

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tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

SVM支持向量机的实现

1.将图像进行灰度处理转换成数值矩阵 2.给出数据集进行训练 3.knn算法实战 inall是整个数据集，可以将它切分成训练集和测试集，建议取少量测试集我利用8_48进行测试，(它是我从inall里取出来的，已经从里面被删掉了)同时修改一下knn里的参数

动手学习深度学习——pytorch版本

# 石头 0 剪刀 1 布 2 import randombot = random.randint(0, 2)player = int(input("输入您的结果")) if (player == 1) and (bot == 2) or (player == 2) and (bot == 0) or (player == 0) and (bot == 1): print("玩家获胜") elif player == bot: print("你们打成平手") else: print("电脑获胜")

使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！

【实例简介】

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