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的算法理解比較寬泛 policy負責將observation映射為action RL Algorithm負責優化policy，具有學習和搜索 規划 ...
2020-09-03 11:40 0 443 推薦指數：
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