強化學習 實驗 Gym環境

本節內容參考《白話強化學習》

gym是openai團隊提供的乙個簡單的開源專案，可以快速地實現乙個完整的 s→a

→r→a

′s\rightarrow a\rightarrow r \rightarrow a'

s→a→r→

a′首先我們給python環境中安裝gym包

pip install gym

import gym

env = gym.make('cartpole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample())

當前智慧型體還未具備學習能力，暫且不管執行結果如何。

強化學習 蛇棋遊戲gym環境搭建

學習強化學習精要核心演算法與tensorflow實現這本書中，關於蛇棋遊戲利用gym搭建。遊戲的規則非常簡單，詳細請參考馮超的書 強化學習精要核心演算法與tensorflow實現 下面是遊戲的具體實現 import numpy as np import gym from gym.spaces imp...

強化學習 gym環境的解讀及使用

分類目錄 強化學習 環境中的方法 環境中一般都會有上面說到的父類中的方法，其中 這裡把關鍵部分放在這，更多的參見 本文全部 訓練 for i episode in range 2000 observation env.reset ep r 0while true env.render 不進行視覺化可...

強化學習 1 gym安裝教程

強化學習實戰 第一講 gym學習及二次開發 gym官方文件 1.安裝 anaconda，建立anconda虛擬環境，參考我的另外兩篇部落格 anaconda3在windows下的安裝與簡單使用 anaconda在ubuntu下的安裝與簡單使用 2.啟用進入 anaconda 虛擬環境 source ...