目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward ...

新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始。在这些示例中，我们不断地向环境施加动作，并得到观测和奖励，这也是Gym Env的基本用法： 其中state是agent的观测状态，reward是采取了action之后环境返回的奖励，done是判断后继状态是否是终止状态 ...

执行env.render()渲染环境时报错get_screens raise NotImplementedError('abstract') 降低pyglet版本：pip install pyglet==1.2.4 ...

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台 gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装。 openAI公司的主页： https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台，不过最主要 ...

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 ...

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。 ...

在文章 强化学习实战 | 自定义Gym环境 中 ，我们了解了一个简单的环境应该如何定义，并使用 print 简单地呈现了环境。在本文中，我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境——井字棋。回想一下井字棋游戏： 这是一个双人回合制博弈游戏，双方玩家使用的占位符是不一样的（圈/叉），动作编写需要 ...

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 ...