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 ...

目錄 1. 問題概述 2. 環境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始狀態 2.5 終止狀態- Episode Termination ...

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。 (一)VMware Wokestation Pro15安裝CENTOS7和Ubuntu版本 ...

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 ...

參考：https://orzyt.cn/posts/gridworld/ Reinforcement Learning: An Introduction》在第三章中給出了一個簡單的例子:Gri ...

一.概述 　　強化學習是根據獎勵信號以改進策略的機器學習方法。策略和獎勵是強化學習的核心元素。強化學習試圖找到最大化總獎勵的策略。強化學習不是監督學習，因為強化學習的學習過程中沒有參考答案；強化學習也不是非監督學習，因為強化學習需要利用獎勵信號來學習。 　　強化學習任務常用“智能體/環境”接口 ...