強化學習實戰：自定義Gym環境
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 ...
原文：強化學習之MountainCarContinuous（注冊自己的gym環境）
目錄 . 問題概述 . 環境 . Observation amp state . Actions . Reward . 初始狀態 . 終止狀態 Episode Termination . Solved Requirements . 代碼 . 導入lib . 定義Continuous MountainCarEnv類 . . 定義 init self 函數 . . 定義隨機種子函數seed self ...
2021-11-30 18:19 0 1494 推薦指數：
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