本篇博客主要是講一下強化學習的一些常用平台， 強化學習的發展已經好多年了，以前都是大家做什么實驗然后都是自己編寫環境代碼，由於很多人的代碼都是不公開的所以其他人要繼續做前人的工作就需要自己重新構建環境代碼，這樣做一方面做了很多重復工作，浪費了大量的時間，而且很沒有必要，另一方面每個人都重新 ...

　　問題一 　　環境：python 3.10+pycharm 　　問題描述：在安裝parl庫的時候，無論通過pip在shell中安裝還是在pycharm的項目配置中安裝均不成功，顯示pyzmq安裝錯誤，提示：failed building wheel for pyzmq；c++ builder ...

目錄 1. 問題概述 2. 環境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始狀態 2.5 終止狀態- Episode Termination ...

openAI 公司給出了一個集成較多環境的強化學習平台 gym , 本篇博客主要是講它怎么安裝。 openAI公司的主頁： https://www.openai.com/systems/ 從主頁上我們可以看到openAI 公司其實給出了多個強化學習的平台，不過最主要 ...

強化學習總結 強化學習的故事 強化學習是學習一個最優策略(policy)，可以讓本體(agent)在特定環境(environment)中，根據當前的狀態(state)，做出行動(action)，從而獲得最大回報(G or return)。 有限馬爾卡夫決策過程 馬爾卡夫決策過程理論 ...

強化學習： 強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科，其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識，難度之大，門檻之高，導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋： 人的一生其實都是不斷在強化學習，當你有個動作（action）在某個狀態 ...

1. 定義 機器學習算法可以分為3種：有監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）。強化學習（Reinforcement Learning, RL），又稱再勵學習、評價學習 ...

Reinforcement learning 是機器學習里面的一個分支，特別善於控制一只能夠在某個環境下 自主行動 的個體 (autonomous agent)，透過和 環境 之間的互動，例如 sensory perception 和 rewards，而不斷改進它的 行為 。 聽到強化學習 ...