¡Saludos, apasionados del fútbol! Si estás aquí, es porque compartimos la misma pasión por el talento juvenil que se está gestando en las canchas de la División de Honor Juvenil, Grupo 4 de España. Este es el lugar perfecto para mantenerte al día con los últimos partidos y recibir predicciones expertas para tus apuestas. ¡Prepárate para sumergirte en el mundo del fútbol juvenil español!
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La División de Honor Juvenil es el escalón más alto del fútbol juvenil en España, donde los equipos compiten para demostrar su valía y dar un paso más hacia el profesionalismo. El Grupo 4, ubicado en la Comunidad Valenciana, es uno de los grupos más competitivos y emocionantes, repleto de jóvenes promesas que buscan dejar su huella en el mundo del fútbol.
Cada jornada trae nuevas emociones y sorpresas. Aquí te presentamos un resumen de lo que ha pasado recientemente:
¿Quieres mejorar tus probabilidades en las apuestas? Nuestros expertos analizan cada partido y te ofrecen sus predicciones más confiables:
Este clásico enfrentamiento siempre promete emociones fuertes. Basado en el rendimiento reciente y las estadísticas, nuestro equipo experto predice una victoria ajustada para el Villarreal CF. Considera apostar por un resultado con goles para ambos equipos.
El Levante UD viene en buena forma ofensiva, mientras que el CD Castellón ha mostrado mejorías defensivas. Nuestra recomendación es apostar por una victoria del Levante UD por un margen estrecho.
Nuestro análisis técnico se basa en estadísticas detalladas como posesión del balón, tiros a puerta, eficacia defensiva y más. Estos datos son cruciales para entender las dinámicas de cada equipo y hacer predicciones informadas.
Nuestro objetivo es proporcionarte las herramientas necesarias para tomar decisiones informadas sobre tus apuestas. Aquí te ofrecemos algunos consejos adicionales:
A medida que avanzamos hacia las últimas jornadas de la temporada regular, las expectativas están altas. Aquí te presentamos algunos partidos clave que no debes perderte:
Un enfrentamiento crucial donde ambos equipos lucharán por asegurar su posición en la parte alta. Este partido podría definir gran parte del destino final del grupo. [0]: import time [1]: import copy [2]: from threading import Thread [3]: import numpy as np [4]: import torch [5]: import torch.nn as nn [6]: import torch.optim as optim [7]: from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter [8]: from .networks import QNetwork [9]: class Agent(object): [10]: """Agent class to be used for RL tasks [11]: Attributes: [12]: env (gym.Env): OpenAI Gym environment [13]: num_episodes (int): number of episodes to run agent for [14]: batch_size (int): batch size for experience replay [15]: gamma (float): discount factor [16]: lr (float): learning rate for Adam optimizer [17]: eps_start (float): starting epsilon for epsilon greedy policy [18]: eps_end (float): ending epsilon for epsilon greedy policy [19]: eps_decay (float): decay rate for epsilon greedy policy [20]: update_freq (int): number of steps between target network updates [21]: device (torch.device): device to use for training [22]: memory_capacity (int): maximum number of experiences to store in replay buffer [23]: """ [24]: def __init__(self, [25]: env, [26]: num_episodes=1000, [27]: batch_size=64, [28]: gamma=0.99, [29]: lr=0.001, [30]: eps_start=1.0, [31]: eps_end=0.01, [32]: eps_decay=0.995, [33]: update_freq=10, [34]: device=torch.device("cuda"), [35]: memory_capacity=10000): self.env = env self.num_episodes = num_episodes self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.lr = lr self.eps_start = eps_start self.eps_end = eps_end self.eps_decay = eps_decay self.update_freq = update_freq self.device = device self.memory_capacity = memory_capacity # Experience replay memory and related functions # initialize replay memory D with capacity N # Replay memory is implemented using a deque structure where the oldest transitions are automatically removed when the capacity is exceeded # Initialize Q-networks # Initialize target Q-network with same weights as Q-network # Initialize optimizer # Initialize replay memory # Initialize loss function def select_action(self, state): return action def step(self): if len(self.memory) > self.batch_size: if timestep % self.update_freq == 0: return loss.item() <|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*- # --- # jupyter: # jupytext: # text_representation: # extension: .py # format_name: percent # format_version: '1.2' # jupytext_version: 1.2.3 # kernelspec: # display_name: Python [conda env:test_env] # language: python # name: conda-env-test_env-py # --- # %% language="javascript" # IPython.notebook.kernel.restart() # %% import sys; sys.path.append('/Users/timothysalim/Documents/GitHub/RL-Agent') import gym; import time; import numpy as np; from collections import deque; from agent import Agent; from plot_results import plot_rewards; import matplotlib.pyplot as plt; from IPython.display import clear_output; import torch; from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter; from torch.utils.tensorboard.writer import SummaryWriter; from tensorboard.backend.event_processing.event_accumulator import EventAccumulator; # %% env = gym.make('CartPole-v1') agent = Agent(env) #
