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1废话最近用到OpenAIGym，相关的介绍比较少，为了用着方便点，翻了翻底层，下边记录下我的理解，包括两部分，一个是gym的结构和说明，还有一个是在执行我们程序时，底层程序的执行顺序。注意：我只介绍我知道的部分，随着理解的深入介绍...
强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态...
OpenAIGym学习（一）：OpenAIGym初探1.OpenAIGym介绍OpenAIGym是一个用于开发和比较RL算法的工具包，它包括一系列不断增长、完善的环境（如simulatedrobots及Atari），还提供了可以用于比较和评估算法的平台。与其他的数值...
下面简单看几个在课程与论文中常常引用到的环境。Boxing-ram-v0Atari2600的拳击游戏。拳击显示了两个拳击手的俯视图，一个白人和一个黑人。足够接近时，拳击手可以用拳打他的对手（通过按Atari操纵杆上的开火按钮执行）。这会使他的对手稍微退缩。
OpenAIGym支持定制我们自己的学习环境。有时候AtariGame和gym默认的学习环境不适合验证我们的算法，需要修改学习环境或者自己做一个新的游戏，比如贪吃蛇或者打砖块。已经有一些基于gym的扩展库，比如MADDPG。
用户手册1.简介1.1这是什么欢迎来到玩转DeepRL！这是一个OpenAI提供的教育资源，使得学习深度强化学习（deepRL）更加容易。对于不熟悉者：强化学习（RL）是一种机器学习方法，用来教智能体怎么通过试验和错误完成任务。
论文的话包括OpenAI写的一些，可能在下面会提到几篇有代表性的。针对一个特定的问题设计一个什么样的reward都是耐人研究的。设计不好的reward一般都会导致网络不收敛，结果不优或者agent根本没有体会到你想让它学习的东西。
在读了DQN的论文之后，为了加深对DQN的理解，所以使用Tensorflow写了一个玩OpenaiGym中“CartPole-v0”的DQN代码框架，希望大家在理解这个DQN的基本原理代码之后，能够不断改进，然后取调试一些TRICK，能取得更好…
1.深度强化学习可以应用的游戏目前，深度强化学习还不能应用到世界观很宏大，规则不够明确的游戏（比如魔兽世界），但是针对目的，规则明确的游戏，比如moba类游戏，已经产生了可以与人类顶尖玩家对抗的成果，有兴…
在本论文中，我们表明通过自我对抗（self-play）训练的竞争性多智能体环境可以产生比环境本身复杂得多的行为。我们同样表明这样的环境带有自然而成的课程（naturalcurriculum），因为对于任何技能水平，充满该阶段智能体的环境将会有适当的难度而训练更好的智能体。
1.OpenAIGym介绍OpenAIGym是一个用于开发和比较RL算法的工具包,它包括一系列不断增长、完善的环境(如simulatedrobots及Ata...
OpenAIGymAPIGym是OpenAI开发的一个API库,提供了大量使用了统一接口的环境,即Env。以下将介绍,Gym提供的Env环境中包含哪些组件。ActionSpace动作空间:在环境中允许操作...
我们从这些库中获得了灵感与一些代码。OpenAIGym也整合了最近加州大学伯克利分校的研究者们在对深度强化学习算法做基准测试时的工作成果。阐述这个基准测试研究的论文可以从ArXiv下...
最近几天在写论文的实验,由于用到了强化学习,所以想写成OpenAIGym那样的环境,或者至少是类似的。这样之后调用强化学习算法的时候也简单一些,不需要做太多的修改。当然,核心的网络部...
【新书】Python强化学习-基于Tensorflow与Keras和OpenAIGym实战,177页pdf专知会员服务89+阅读·2020年1月17日【强化学习】深度强化学习初学者指南专知会员服务96+阅...
目前,OpenAIGym(以下简称gym)作为一个在强化学习领域内非常流行的测试框架,已然成为了Benchmark。然而让人遗憾的是,这个框架到目前为止(2018年2月15日)2年了,...
OpenAIGym是一个研究和比较强化学习相关算法的开源工具包,包含了许多经典的环境和各种数据。目前强化学习的研究面临着使用的环境缺乏标准化的问题,这个问题使得很难复制已发表...
热议|本人现在研一,想水篇论文毕业,请问怎么在机器学习方面水paper?比如说在breakout中,环境中是如何定义奖赏的,又在什么时候将done置为true,好像这些环境的...
我们从这些库中获得了灵感与一些代码。OpenAIGym也整合了最近加州大学伯克利分校的研究者们在对深度强化学习算法做基准测试时的工作成果。阐述这个基准测试研究的论文可以从ArXiv下...
阐述这个基准测试研究的论文可以从ArXiv下载,并且将会在今年的ICML上作展示。比起之前提到的那些环境集成,OpenAIGym更为完善,拥有更多种类的任务、更多任务的难度级别(包括在去年...