强化学习实战：自定义Gym环境
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 ...
原文：强化学习实战：自定义Gym环境之井字棋
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 ，动作编写需要区分玩家 双方玩家获得的终局奖励是不一样的，胜方 ，败方 除非平局 ，奖励编写需要区分玩家 终局的条件是：任意行 列 ...
2021-12-06 01:32 1 1264 推荐指数：
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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 ...