原文:OpenAI Gym 入门与提高(一) Gym环境构建与最简单的RL agent

Openai gym是一个用于开发和比较RL算法的工具包,与其他的数值计算库兼容,如tensorflow或者theano库。现在主要支持的是python语言,以后将支持其他语言。gym文档在https: gym.openai.com docs。 Openai gym包含 部分: gym开源库:包含一个测试问题集,每个问题成为环境 environment ,可以用于自己的RL算法开发。这些环境有共享 ...

2016-06-18 22:00 0 7830 推荐指数:

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gym 搭建 RL 环境

gym调用 gym的调用遵从以下的顺序 env = gym.make('x') observation = env.reset() for i in range(time_steps): env.render() action = policy(observation ...

Tue Jul 21 07:14:00 CST 2020 0 1132
RL实践2——RL环境gym搭建

RL回顾 首先先来回顾一下强化学习问题中,环境Env 和 代理Agent 分别承担的角色和作用。 RL组成要素是Agent、Env 代理和环境 分别承担的作用 Agent: 由Policy 和 RL_Algorithm构成,这种对RL_algorithm的算法理解比较 ...

Thu Sep 03 19:40:00 CST 2020 0 443
Windows下OpenAI gym环境的使用

Windows下OpenAI gym环境的使用 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. gym环境搭建用到的关键语句 1.1 准备工作 首先创建一个虚拟环境conda create -n RL python=3.8,激活 ...

Tue Jan 04 09:06:00 CST 2022 0 1060
OpenAI gym的建模思想

一、强化学习问题需要描述那些内容 强化学习中最主要的两类对象是“个体”和“环境”,其次还有一些像“即时奖励”、“收获”、“状态”、“行为”、“价值”、“策略”、“学习”、“控制”等概念。这些概念把个体和环境联系起来。通过理论学习,我们知道: 1. 环境响应个体的行为。当个体执行一个行为 ...

Tue Jan 16 17:42:00 CST 2018 0 4275
[DQN] OpenAI Gym - CartPole

From: https://zhuanlan.zhihu.com/p/21477488 From: OpenAI Gym 关于CartPole的模拟退火解法 Env setting: https://gym.openai.com/docs/ CartPole v0: openai/gym ...

Sun Oct 15 21:58:00 CST 2017 0 1034
强化学习仿真环境搭建入门Getting Started with OpenAI gym

gym入门 gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。它不对代理的结构做任何假设,并且与任何数字计算库(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym库是测试问题(环境)的集合,您可以用来制定强化学习算法。这些环境具有共享的接口,使您可以编写常规算法。 安装 首先,您需要安装 ...

Wed Sep 09 00:05:00 CST 2020 0 984
 
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