 Serendipity
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8f04be4617
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chore: 添加 .venv 到 .gitignore 并忽略二进制日志文件
- 在 .gitignore 文件中添加 .venv/ 目录，以排除 Python 虚拟环境
- 忽略 TensorBoard 生成的二进制日志文件，避免将运行时数据提交到仓库
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2026-05-01 09:28:36 +08:00 |
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Serendipity
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7dea00195e
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feat: 添加并行训练脚本和奖励塑形以改进PPO性能
引入并行环境训练脚本 train_parallel_improved.py，实现多进程并行数据收集
添加奖励塑形包装器，根据速度、赛道位置和完成圈数调整奖励信号
优化神经网络结构和训练参数，包括更大的rollout缓冲区
删除旧的tensorboard日志文件，创建新的训练运行记录
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2026-05-01 09:26:39 +08:00 |
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Serendipity
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d6860f1f15
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chore: 更新项目文档、依赖和训练脚本
- 更新 requirements.txt，添加 opencv-python-headless 并补充 uv 安装说明
- 修复 CSV 文件中的换行符格式（CRLF 转 LF）
- 更新 TASK_PROGRESS.md，记录并行训练实现和 WSL 支持
- 优化 train_improved.py 代码格式，移除多余空行和注释
- 更新课程作业要求文档的字符编码
- 添加新的 TensorBoard 日志文件和训练模型
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2026-05-01 09:26:23 +08:00 |
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Serendipity
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6b929e9790
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docs: 添加强化学习项目报告及相关文件
添加完整的强化学习个人项目报告，包括PDF文档、LaTeX源文件、训练曲线图、TensorBoard日志以及改进的训练脚本。报告详细记录了从零实现PPO算法解决CarRacing-v3环境的过程，包含算法设计、网络架构、超参数配置和实验结果分析。
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2026-04-30 22:59:14 +08:00 |
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Serendipity
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b32490ae03
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fix(ppo): 修正日志概率维度与状态张量格式
修复 replay buffer 中 log_probs 的维度错误，从 (buffer_size, action_dim) 改为 buffer_size
修正训练时状态张量格式，从 (N, H, W, C) 转换为 (N, C, H, W)
更新 collect_rollout 返回观测值并修正 log_prob 计算
添加项目配置文件和训练曲线生成脚本
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2026-04-30 20:30:40 +08:00 |
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Serendipity
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d353133b31
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feat: 添加强化学习项目报告及重构课程作业报告代码结构
- 新增强化学习个人项目报告，包含基于PyTorch从零实现的PPO算法
- 重构课程作业报告代码结构，提取运行时路径管理和notebook执行逻辑到独立模块
- 更新依赖文件requirements.txt，添加强化学习相关依赖
- 简化模型比较结果表格，仅保留基线逻辑回归模型数据
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2026-04-30 16:54:41 +08:00 |
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Serendipity
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6ac02ba4fe
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feat: 添加GPU检测与自动回退逻辑并移除冗余文档
- 在notebook中引入GPU检测逻辑，根据CUDA可用性自动选择XGBoost计算后端
- 更新XGBoost配置，使用动态变量替代硬编码的GPU参数
- 删除过时的需求分析文档，保持项目结构整洁
- 确保代码在不同硬件环境下均可正常运行
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2026-04-30 15:04:29 +08:00 |
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Serendipity
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ceddbdd559
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Add lecture materials for Model-Free, Control, and Value topics
- Added Lecture4 - ModelFree.pdf (3013 KB)
- Added Lecture5 - Control.pdf (2575 KB)
- Added Lecture6 - Value.pdf (3320 KB)
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2026-04-28 20:28:00 +08:00 |
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