使用 mujoco环境 运行代码，报错 ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version 一直无法解决，发现网址： https: blog.csdn.net gsww article details 上面的解决方法很不错，于是照着修改。 运行成功： 参考博客： https: blog.csdn.net gsww article details ...
2019-09-03 20:40 0 751 推荐指数：
mujoco的安装与mujoco_py的安装参见： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/16004320.html mujoco_py安装成功后运行自带的example中的例子，发现报错： ERROR: GLEW ...
平时不怎么写博客，这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间。所以简单的记录一下搭建的整个过程，其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程，都是我亲自尝试过成功的。同时，也希望这篇博客可以帮到您。 (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本 ...
本人针对铲运机的自主铲装问题，基于OpenAI gym开发了一个强化学习环境gym-lhd。其系统环境大致要求为： 系统 == Ubuntu18.04LTS 下载 Anaconda(python == 3.6) 官网 GCC:5.0 安装 mujoco == 200官网 ...
TRPO 1.算法推导 由于我们希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必当前策略\(\pi\)更优。因此我们希望能够将\(\eta(\tilde\pi)\)写为\(\eta ...
vs报错诸如如无法打开“gl\xxx.h”时， 解决方法： 1.去http://glew.sourceforge.net/下载相关文件，2.在下载下来的文件里找到xxx.h，将其复制到vs的相关目录下。如我的vs安装目录为D:\VS2013，则把xxx.h复制到D:\VS2013\VC ...
强化学习是一个连续决策的过程，传统的机器学习中的有监督学习是给定一些标注数据，学习一个好的函数，对未知数据做出很好的决策。但有时候，并不知道标注是什么，即一开始不知道什么是“好”的结果，所以RL不是给定标注，而是给一个回报函数，这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果（“好”还是“坏 ...
via:https://keon.io/rl/deep-q-learning-with-keras-and-gym/ 综述 这篇blog将会展示深度强化学习（深度Q学习）是如何使用Keras与Gym环境使机器学会玩CartPole游戏的。只有78行代码哦 我将会解释一切，不需要你对强化学习 ...
估计值的偏差。通过对策略和值函数使用置信域的方法来解决第二个问题。 Introduction 强化学习 ...
