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 ...

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination ...

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。 (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本 ...

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 ...

参考：https://orzyt.cn/posts/gridworld/ Reinforcement Learning: An Introduction》在第三章中给出了一个简单的例子:Gri ...

一.概述 　　强化学习是根据奖励信号以改进策略的机器学习方法。策略和奖励是强化学习的核心元素。强化学习试图找到最大化总奖励的策略。强化学习不是监督学习，因为强化学习的学习过程中没有参考答案；强化学习也不是非监督学习，因为强化学习需要利用奖励信号来学习。 　　强化学习任务常用“智能体/环境”接口 ...