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 ...
原文：RL算法解決gym中的LunarLander-v2游戲（可用的資料）
參考資料： https: github.com ranjitation DQN for LunarLander https: github.com XinliYu Reinforcement Learning Projects tree master LunarLander https: stanford cs .github.io autumn extra posters .pdf https ...
2020-05-23 22:20 0 659 推薦指數：
相關推薦
Atari游戲介紹（ALE中集成的RL游戲環境）+ Atari（gym）
screen/RAM信息、並模擬平台的方式來與Atari 2600交互。ALE提供了一個游戲處理層（game-h ...
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 ...
window安裝gym中Atari游戲出現[WinError 126]問題的解決方法
轉載：https://blog.csdn.net/weixin_44210881/article/details/103031995 當在Window環境下使用Gym模塊的時候，基礎環境都能使用，但是使用Atari游戲模型會報錯 OSError: [WinError 126] 找不到指定 ...
（續） gym atari游戲的環境設置問題：Breakout-v0, Breakout-v4, BreakoutNoFrameskip-v4和BreakoutDeterministic-v4的區別
根據前文（https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/14665072.html）我們知道： 首先是v0和v4的區別：帶有v0的env表示會有25%的概率執行上一個action，而v4表示只執行agent給出的action，不會重復 ...
RL-03 Linux 系統安裝 Anaconda, Gym 步驟
安裝Anaconda 在 Ubuntu 系統中安裝 Gym 之前，建議先安裝 Anaconda，An ...
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2部分： 1、gym ...
【RL系列】SARSA算法的基本結構
SARSA算法嚴格上來說，是TD(0)關於狀態動作函數估計的on-policy形式，所以其基本架構與TD的$v_{\pi}$估計算法（on-policy）並無太大區別，所以這里就不再單獨闡述之。本文主要通過兩個簡單例子來實際應用SARSA算法，並在過程中熟練並總結SARSA算法的流程與基本結構 ...