使用 mujoco環境 運行代碼，報錯 ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version 一直無法解決，發現網址： https: blog.csdn.net gsww article details 上面的解決方法很不錯，於是照着修改。 運行成功： 參考博客： https: blog.csdn.net gsww article details ...
2019-09-03 20:40 0 751 推薦指數：
mujoco的安裝與mujoco_py的安裝參見： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/16004320.html mujoco_py安裝成功后運行自帶的example中的例子，發現報錯： ERROR: GLEW ...
平時不怎么寫博客，這次是因為環境的配置花費了我大概一個星期的時間。所以簡單的記錄一下搭建的整個過程，其中有些部分我直接推薦別人的博客的基本教程，都是我親自嘗試過成功的。同時，也希望這篇博客可以幫到您。 (一)VMware Wokestation Pro15安裝CENTOS7和Ubuntu版本 ...
本人針對鏟運機的自主鏟裝問題，基於OpenAI gym開發了一個強化學習環境gym-lhd。其系統環境大致要求為： 系統 == Ubuntu18.04LTS 下載 Anaconda(python == 3.6) 官網 GCC:5.0 安裝 mujoco == 200官網 ...
TRPO 1.算法推導 由於我們希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必當前策略\(\pi\)更優。因此我們希望能夠將\(\eta(\tilde\pi)\)寫為\(\eta ...
vs報錯諸如如無法打開“gl\xxx.h”時， 解決方法： 1.去http://glew.sourceforge.net/下載相關文件，2.在下載下來的文件里找到xxx.h，將其復制到vs的相關目錄下。如我的vs安裝目錄為D:\VS2013，則把xxx.h復制到D:\VS2013\VC ...
強化學習是一個連續決策的過程，傳統的機器學習中的有監督學習是給定一些標注數據，學習一個好的函數，對未知數據做出很好的決策。但有時候，並不知道標注是什么，即一開始不知道什么是“好”的結果，所以RL不是給定標注，而是給一個回報函數，這個回報函數決定當前狀態得到什么樣的結果（“好”還是“壞 ...
via:https://keon.io/rl/deep-q-learning-with-keras-and-gym/ 綜述 這篇blog將會展示深度強化學習（深度Q學習）是如何使用Keras與Gym環境使機器學會玩CartPole游戲的。只有78行代碼哦 我將會解釋一切，不需要你對強化學習 ...
估計值的偏差。通過對策略和值函數使用置信域的方法來解決第二個問題。 Introduction 強化學習 ...
