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：強化學習實戰：自定義Gym環境之井字棋
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 ，動作編寫需要區分玩家 雙方玩家獲得的終局獎勵是不一樣的，勝方 ，敗方 除非平局 ，獎勵編寫需要區分玩家 終局的條件是：任意行 列 ...
2021-12-06 01:32 1 1264 推薦指數：
相關推薦
強化學習實戰：表格型Q-Learning玩井字棋（四）游戲時間
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋（三）優化，優化 中，我們經過優化和訓練，得到了一個還不錯的Q表格，這一節我們將用pygame實現一個有人機對戰，機機對戰和作弊功能的井字棋游戲。至於勝率統計這個功能，其實沒有必要了——因為Q表格AI內戰永遠是平局。基本的pygame用法 ...
強化學習實戰：表格型Q-Learning玩井字棋（一）搭個框架
在 強化學習實戰 | 自定義Gym環境之井子棋 中，我們構建了一個井字棋環境，並進行了測試。接下來我們可以使用各種強化學習方法訓練agent出棋，其中比較簡單的是Q學習，Q即Q(S, a)，是狀態動作價值，表示在狀態s下執行動作a的未來收益的總和。Q學習的算法如下： 可以看到，當agent ...
強化學習實戰：表格型Q-Learning玩井字棋（二）開始訓練！
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋（一）搭個框架 中，我們構建了以Game() 和 Agent() 類為基礎的框架，本篇我們要讓agent不斷對弈，維護Q表格，提升棋力。那么我們先來盤算一下這幾個問題： Q1：作為陪練的一方，策略上有什么要求嗎？ A1：有，出棋 ...
強化學習實戰：表格型Q-Learning玩井子棋（三）優化，優化
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋（二）開始訓練！中，我們讓agent“簡陋地”訓練了起來，經過了耗費時間的10萬局游戲過后，卻效果平平，尤其是初始狀態的數值表現和預期相差不小。我想主要原因就是沒有采用等價局面同步更新的方法，導致數據利用率較低。等價局面有7個，分別是：旋轉 ...
強化學習之MountainCarContinuous（注冊自己的gym環境）
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 ...
強化學習 平台 openAI 的 gym 安裝 （Ubuntu環境下如何安裝Python的gym模塊）
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 ...
[深度強化學習] blog翻譯-使用Keras與Gym仿真環境進行深度Q學習（DQL）
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 ...