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 ...
原文：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的算法理解比较宽泛 policy负责将observation映射为action RL Algorithm负责优化policy，具有学习和搜索 规划 ...
2020-09-03 11:40 0 443 推荐指数：
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