原文:OpenAI Gym 入門與提高(一) Gym環境構建與最簡單的RL agent

Openai gym是一個用於開發和比較RL算法的工具包,與其他的數值計算庫兼容,如tensorflow或者theano庫。現在主要支持的是python語言,以后將支持其他語言。gym文檔在https: gym.openai.com docs。 Openai gym包含 部分: gym開源庫:包含一個測試問題集,每個問題成為環境 environment ,可以用於自己的RL算法開發。這些環境有共享 ...

2016-06-18 22:00 0 7830 推薦指數:

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gym 搭建 RL 環境

gym調用 gym的調用遵從以下的順序 env = gym.make('x') observation = env.reset() for i in range(time_steps): env.render() action = policy(observation ...

Tue Jul 21 07:14:00 CST 2020 0 1132
RL實踐2——RL環境gym搭建

RL回顧 首先先來回顧一下強化學習問題中,環境Env 和 代理Agent 分別承擔的角色和作用。 RL組成要素是Agent、Env 代理和環境 分別承擔的作用 Agent: 由Policy 和 RL_Algorithm構成,這種對RL_algorithm的算法理解比較 ...

Thu Sep 03 19:40:00 CST 2020 0 443
Windows下OpenAI gym環境的使用

Windows下OpenAI gym環境的使用 作者:凱魯嘎吉 - 博客園 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. gym環境搭建用到的關鍵語句 1.1 准備工作 首先創建一個虛擬環境conda create -n RL python=3.8,激活 ...

Tue Jan 04 09:06:00 CST 2022 0 1060
OpenAI gym的建模思想

一、強化學習問題需要描述那些內容 強化學習中最主要的兩類對象是“個體”和“環境”,其次還有一些像“即時獎勵”、“收獲”、“狀態”、“行為”、“價值”、“策略”、“學習”、“控制”等概念。這些概念把個體和環境聯系起來。通過理論學習,我們知道: 1. 環境響應個體的行為。當個體執行一個行為 ...

Tue Jan 16 17:42:00 CST 2018 0 4275
[DQN] OpenAI Gym - CartPole

From: https://zhuanlan.zhihu.com/p/21477488 From: OpenAI Gym 關於CartPole的模擬退火解法 Env setting: https://gym.openai.com/docs/ CartPole v0: openai/gym ...

Sun Oct 15 21:58:00 CST 2017 0 1034
強化學習仿真環境搭建入門Getting Started with OpenAI gym

gym入門 gym是用於開發和比較強化學習算法的工具包。它不對代理的結構做任何假設,並且與任何數字計算庫(例如TensorFlow或Theano)兼容。 gym庫是測試問題(環境)的集合,您可以用來制定強化學習算法。這些環境具有共享的接口,使您可以編寫常規算法。 安裝 首先,您需要安裝 ...

Wed Sep 09 00:05:00 CST 2020 0 984
 
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