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 ...
参考资料: https: github.com ranjitation DQN for LunarLander https: github.com XinliYu Reinforcement Learning Projects tree master LunarLander https: stanford cs .github.io autumn extra posters .pdf https ...
2020-05-23 22:20 0 659 推荐指数:
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screen/RAM信息、并模拟平台的方式来与Atari 2600交互。ALE提供了一个游戏处理层(game-h ...
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 ...
转载:https://blog.csdn.net/weixin_44210881/article/details/103031995 当在Window环境下使用Gym模块的时候,基础环境都能使用,但是使用Atari游戏模型会报错 OSError: [WinError 126] 找不到指定 ...
根据前文(https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/14665072.html)我们知道: 首先是v0和v4的区别:带有v0的env表示会有25%的概率执行上一个action,而v4表示只执行agent给出的action,不会重复 ...
安装Anaconda 在 Ubuntu 系统中安装 Gym 之前,建议先安装 Anaconda,An ...
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2部分: 1、gym ...
SARSA算法严格上来说,是TD(0)关于状态动作函数估计的on-policy形式,所以其基本架构与TD的$v_{\pi}$估计算法(on-policy)并无太大区别,所以这里就不再单独阐述之。本文主要通过两个简单例子来实际应用SARSA算法,并在过程中熟练并总结SARSA算法的流程与基本结构 ...