GYM

iOS组件化流程

如repo名为gymbo-pod-specs并指定repo的git库为刚刚创建好的
liaoworkinn·2022-07-25 17:13

【机器学习-吴恩达】Week2 多变量线性回归——梯度下降&正规方程

文章目录TerminologyMultivariateLinearRegressionHypothesisGradientdescentformultiplevariablesGradientDescentinPracticeI-FeatureScalingFeatureScalingMeanNormalizationGradientDescentinPracticeII-LearningRate
Filbert的榛子·2022-07-20 07:52

最新版Unity强化学习ML-Agent的使用

MachineLearningAgent）是Unity的强化学习工具包，可以在提供的github获取github的下载地址点击打开链接解压出来如图所示：com.unity.ml-agents是Unity的安装包gym-unity
Monkey typist·2022-07-17 11:05

深度强化学习DQN详解CartPole

小车立杆环境先import各种：importgymimportmathimportrandomimportnumpy
baidu_huihui·2022-07-17 07:07

强化学习记录——PolicyGradient跑CartPole-v0

环境脚本：gym/gym/envs/cla
暗里花儿·2022-07-17 07:37

CartPole 强化学习详解1 - DQN

工作中常会接触到强化学习的内容，自己以gym环境中的Cartpole为例动手实现一下，记录点实现细节。
Oxalate-c·2022-07-17 07:32

不想自己开车，Python帮你搞定自动驾驶

一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。
宋宋讲编程·2022-07-16 20:25

强化学习之 PPO 算法

月球飞船降落本文根据gym来跑强化学习，在该游戏中，“状态”与“奖励”的更新都使用gym内部
红龙96·2022-07-05 07:11

强化学习-学习笔记1 | 基础概念

这篇笔记介绍强化学习的基本概念，以及开源标准库gym的安装和简单使用。
climerecho·2022-07-04 10:00

强化学习 OpenAI Gym Universe Docker在Windows WSL 2安装配置最全的全记录

1.事情的起源全记录事情的起源是为了学习Python强化学习实战，先在自己的windows操作系统的Pycharm+Anaconda+Gym配置下运行成功了CartPole示例和CarRacing示例，
好程序不脱发·2022-06-29 15:55

2台电脑共享一套键盘鼠标

Synergy是一款跨平台的键盘鼠标共享软件，日前我们提供了Synergy和Synergy64位的Win版本、SynergyMac版，Synergy能够让使用者仅用一套键盘鼠标，就同时操控多部计算机的免费工具软件
kt1776133839·2022-06-28 14:03

JavaScript实例 ODO List分析

目录一、实例代码HTMLCSSJavaScript二、实例演示三、实例剖析一、实例代码HTML    Document     MyToDoList    Add      Hitthegym  Paybills
·2022-06-14 17:28

Jetpack Compose 实现一个图片选择框架功能

目录获取图片拍照策略NothingCaptureStrategyFileProviderCaptureStrategyMediaStoreCaptureStrategy总结拍照权限取消拍照导致的脏数据resolveActivityAPI
·2022-06-13 10:13

Python实现自动驾驶训练模型

目录一、安装环境二、配置环境三、训练模型1、数据处理2、搭建模型3、运行结果四、总结一、安装环境gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，在python中安装gym库和其中子场景都较为简便。
·2022-06-10 15:20

PyTorch强化学习实战（1）——强化学习环境配置与PyTorch基础

PyTorch强化学习实战（1）——强化学习环境配置与PyTorch基础0.前言1.搭建PyTorch环境2.OpenAIGym简介与安装3.模拟Atari环境4.模拟CartPole环境5.PyTorch
盼小辉丶·2022-05-30 07:30

再见 Xshell 这款开源的终端工具逼格更高

来源：https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum__biz=MzU1Nzg4NjgyMw==&action=getalbum&album_id=1918334279751663626&
m0_67402096·2022-05-21 15:01

人工智能深度学习OpenAI baselines的使用方法

本文讲开始运行例子，以A2C算法为例子（具体a2c算法原理后续讲解）：首先就是安装gym
·2022-05-20 16:29

PID控制在自动驾驶中的应用举例（一）车速跟踪

安装highway-env环境highway-env是基于gym的开源环境，可以提供内置车辆运动学模型的虚拟2D强化学习驾驶环境，本文不涉及自动驾驶或强化学习的算法，只是借用其平台和运动学模型进行对车辆控
Veronica1312·2022-05-19 07:56

vuepress和docsify使用和比较

__biz=MzU1Nzg4NjgyMw==&mid=2247483879&idx=1&sn=d392556cb6399d62f0152340fc970fb7&scene=21#wechat_redire
不会打字314·2022-05-16 12:26

强化学习基础记录

一、环境介绍  这里使用的是gym环境的’Pendulum-v1’，做简要介绍，详细介绍附上链接。  链接:OpenAI
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:07

强化学习基础记录

一、环境介绍  这里使用的是gym环境的’CartPole-v0’，在这里做简要介绍，详细介绍附上链接。  
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:06

gym中的discrete类、box类和multidiscrete类

gym中的discrete类、box类和multidiscrete类参考资料：深度解析OPENAI-MADDPG解读gym中的action_space和observation_spaceopenai/multiagent-particle-envs1
CHH3213·2022-05-16 07:29

【强化学习】PPO代码注释版本

importtensorflowastfimporttensorflow.compat.v1astftf.compat.v1.disable_eager_execution()importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportgym
小柴柴是也·2022-05-16 07:59

强化学习-PPO

论文地址ProximalPolicyOptimizationAlgorithms流程图参考强化学习–从DQN到PPO，流程详解代码实现参考PPO实现（Pendulum-v0）importgymimportargparseimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.p
我的辉·2022-05-16 07:06

第二章、强化学习基础——强化学习笔记

1.2强化学习核心1.3强化学习应用场景1.3.1玩游戏1.3.2个性化推荐1.3.3股票预测1.4强化学习与其他机器学习的关系1.5学习的两种方案1.5.1基于价值1.5.2基于策略1.6RL分类二、GYM
至尊皇堡·2022-05-16 07:24

强化学习基础记录

一、环境介绍  这里使用的是gym环境的’CartPole-v1’，该环境和上篇文章的’CartPole-v0’几乎没有什么区别，主要区别在于每个回合的最大步数和奖励的有关定义，如下
喜欢库里的强化小白·2022-05-16 07:23

我在Codegym学java

对象和类的全名1.用Java语言编写的每个程序都由类和对象组成。对象:让我们从一个比喻开始。假设你要造一艘小船。你首先进行设计，接着将蓝图发送给工厂，然后在工厂根据你的设计组装船只。可以是十几艘船，也可以是你所需要的任意数量的船。我的意思是，可以根据一副蓝图建造出数十艘相同的船只。Java程序员就像设计工程师一样，只是他们不制作蓝图，而是编写类。船舶零件是根据蓝图制造的，而对象是基于类创建的。对象
qq_46449032·2022-04-30 10:49

CodeGym：以游戏化的方式学习Java真的是事半功倍

前言介绍：说起编程语言的话、目前无非就是Python、java以及C语言、那么很多人可能就要问，现在学哪种语言最吃香呢?当下哪一种语言最火呢？这个咱们先不着急回答，先看https://www.tiobe.com/tiobe-index/给出的排名，这是2022年4月份的TIOBE指数、明显看出在近几年Java一直排名前3位，这是今年招聘网站上AJava岗位开发的一个薪资待遇水平二十年前成为一名程序
java李杨勇·2022-04-30 10:30

2022-04-29 扇贝词组

0429headquartersinthesuburbsalwaysagonizedaquizzicalstrangerproppedmybackinthewallasmartturquoiseoutfitmanylineshadbeeninterpolatedintothemanuscriptatirepedrefusedadmittanceachampiongymnastgoodatcompu
Exap·2022-04-29 00:06

强化学习基础篇 OpenAI Gym 环境搭建demo

1.Gym介绍Gym是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，无需智能体先验知识，由以下两部分组成Gym开源库：测试问题的集合。
sinat_28371057·2022-04-23 09:19

第十四章 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient Algorithms，DDPG）-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）

【强化学习系列】第一章强化学习及OpenAIGym介绍-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第二章马尔科夫决策过程和贝尔曼等式-强化学习理论学习与代码实现（强化学习导论第二版）第三章动态规划
松间沙路hba·2022-04-14 07:14

Unit2复盘

勇敢的面对恐惧并战胜它视听说：叙述自己的旅游经历2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：palm,grip,confront（face）,highlight,track,grace,gymnast
25卫宇婕人文教育2班·2022-04-13 18:34

2022-04-11

精读和视听说分别总结）精读：后天的努力＞先天的天赋视听说：敢于进入未知领域2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：bodybuildertrackandfieldgymnastliftoff
孔香明·2022-04-13 10:30

第二单元复盘

2，我在本片文章／音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：sweat,competition,pole-vault,grace,gymnast,element,fantasy,recur
李怡芳·2022-04-13 09:45

强化学习（一）——专业术语及OpenAI Gym介绍

强化学习（一）——专业术语及OpenAIGym介绍1.专业术语1.1Agent（智能体）1.2Environment（环境）1.3State*s*（状态）1.4Action*a*（动作）1.5Reward
CyrusMay·2022-03-29 07:44

强化学习之DQN代码（pytorch实现）

导入包importgymfro
微笑小星·2022-03-27 07:28

深度强化学习笔记——DQN原理与实现（pytorch+gym）

概要本文主要总结深度强化学习中无模型基于值方法的DQN算法，说明其算法原理并用该算法在gym提供的cartpole上进行实现。有任何不准确或错误的地方望指正！
RavenRaaven·2022-03-23 08:52

PyTorch 强化学习 01.强化学习（DQN）

本教程介绍如何使用PyTorch从OpenAIGym中的CartPole-v0任务上训练一个DeepQLearning(DQN)代理。
AI学习社·2022-03-23 07:05

强化学习之stable_baseline3详细说明和各项功能的使用

stable-baselines3.readthedocs.io/en/master/参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/406517851前言接触过强化学习的同学想必都已经用过OpenAI的Gym
微笑小星·2022-03-22 07:14

DQN初探之学习Breakout-v0

1.gym环境之"Breakout-v0"1.1.环境的状态空间和动作空间首先确定"Breakout-v0
Atarasin·2022-03-22 07:41

Docker容器之间数据传输的实现

运行下面的指令dockercp容器id:home/test.dockerrun-d--namenginxtest-p82:80nginxcurllocalhost:82//打包镜像dockercommit-a="gym
·2022-03-20 12:40

强化学习(DQN)之基础概念

2.1agent2.2action2.3state2.4policy2.5reward2.6statetransition2.7trajectory2.8return2.9valuefunction2.9.1动作价值函数2.9.2状态价值函数3.OpenAIGym
ZDDWLIG·2022-03-20 07:16

RL强化学习笔记：OpenAI gym建立自己的探索环境

本文为个人学习笔记，方便个人查阅观看原文链接利用OPenAIgym建立自己的强化学习探索环境：首先，先定义一个简单的RL任务：如图所示：初始状态下的环境，机器人在左上角出发，去寻找右下角的电池，静态障碍
IEEEagent RL·2022-03-16 07:28

强化学习gym的使用之Pendulum的训练

首先测试环境defrun_test():env=gym.make('Pendulum-v0')action=[0]observation=env.reset()#状态print(env.action_space
时光@印迹·2022-03-16 07:56

使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操介绍（附学习资源）

翻译|张睿毅校对|吴金笛来源|数据派THU（ID:DatapiTHU）导言我一直对游戏着迷。在紧凑的时间线下执行一个动作似乎有无限的选择——这是一个令人兴奋的体验。没有什么比这更好的了。所以当我读到DeepMind提出的不可思议的算法（如AlphaGo和AlphaStar）时，我被吸引了。我想学习如何在我自己的机器上制造这些系统。这让我进入了深度强化学习（DeepRL）的世界。即使你不喜欢玩游戏，
Python大本营·2022-03-16 07:26

【六】gym搭建自己环境升级版设计，动态障碍------强化学习

相关文章：【一】gym环境安装以及安装遇到的错误解决【二】gym初次入门一学就会-简明教程【三】gym简单画图【四】gym搭建自己的环境，全网最详细版本，3分钟你就学会了！
汀、·2022-03-16 07:20

【五】gym搭建自己的环境之寻宝游戏，详细定义自己myenv.py文件以及算法实现

相关文章：相关文章：【一】gym环境安装以及安装遇到的错误解决【二】gym初次入门一学就会-简明教程【三】gym简单画图【四】gym搭建自己的环境，全网最详细版本，3分钟你就学会了！
汀、·2022-03-16 07:50

建立自己的gym环境并调用

建立自己的gym环境并调用gym构建环境并调用的四个步骤环境文件中的必备要素机器人找金币的实例实际上就是在教我们利用现有的openAI环境建立自己的gym环境并进行调用。
阿姝姝姝姝姝·2022-03-16 07:39

构建自己的gym训练环境 巨详细

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、构建自己的gym训练环境1.
薛定谔的最爱·2022-03-16 07:52

基于强化学习与深度强化学习的游戏AI训练

第二个小项目基于Gym库提供的Atari游戏Pong，通过深度强化学习的DQN算法，对AI进行训练来让其能与机器进行弹球对战。二、引言第一个项目通过利用强化学习中的Q-learning算法，实现了游
Alex_SCY·2022-03-15 07:10
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