目錄 1. 問題概述 2. 環境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward ...

新手的第一個強化學習示例一般都從Open Gym開始。在這些示例中，我們不斷地向環境施加動作，並得到觀測和獎勵，這也是Gym Env的基本用法： 其中state是agent的觀測狀態，reward是采取了action之后環境返回的獎勵，done是判斷后繼狀態是否是終止狀態 ...

執行env.render()渲染環境時報錯get_screens raise NotImplementedError('abstract') 降低pyglet版本：pip install pyglet==1.2.4 ...

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 ...

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 ...

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。 ...

在文章 強化學習實戰 | 自定義Gym環境 中 ，我們了解了一個簡單的環境應該如何定義，並使用 print 簡單地呈現了環境。在本文中，我們將學習自定義一個稍微復雜一點的環境——井字棋。回想一下井字棋游戲： 這是一個雙人回合制博弈游戲，雙方玩家使用的占位符是不一樣的（圈/叉），動作編寫需要 ...

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 ...