MountainCar

强化学习：gym库的二次开发学习

warppers：包装，用于对已有的环境进行改变或者扩展init：读取时初始化core：核心环境，直接链接到给定的环境gym创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如：cart-pole,MountainCar
小新学算法·2023-11-28 17:08

强化学习案例复现（2）--- MountainCar基于DQN

1.搭建环境importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides):obs=
笑傲江湖2023·2023-10-18 08:42

强化学习案例复现（1）--- MountainCar基于Q-learning

1搭建环境1.1gym自带importgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0")eposides=10foreqinrange(eposides
笑傲江湖2023·2023-10-15 15:36

DRL深度强化学习代码实战1——MountainCar-v0小车成功登顶

如果你是刚刚接触DRL的同学，那么本文的内容就是引你入胜的第一个小实验。DRL的学习离不开理论知识，但更不能缺少实践！废话不多说我们直接开始。0、实验环境和包版本①PyCharm2022Pro②gym0.25.2③python3.8.16④numpy1.23.51、初步了解Gym关于gym（以及其他的库/包），了解它的最好方法我认为是直接看官方文档，因为官方的文档和说明永远是最权威最前沿的，你看再
在屏幕前出油·2023-10-04 03:06

用q-learning解决MountainCar

解决了MountainCar，虽然之前也解决过，但是不是那么熟练和熟悉，有股陌生感。
木头人puppet·2023-08-03 04:38

基于强化学习的gym Mountain Car稳定控制

稳定控制依赖包版本gym==0.21.0stable-baselines3==1.6.2环境测试环境介绍：MountainCarimportgym#Createenvironmentenv=gym.make("MountainCar-v0
Colin_Fang·2022-12-09 13:35

强化学习gym的使用之mountaincar的训练

gym地址该任务是让小车跑到右侧的山顶，但是小车力不够它直接冲上去，需要让它左右荡到山顶。在它的源文件中可以找到相关信息：Observation:Type:Box(2)NumObservationMinMax0CarPosition-1.20.61CarVelocity-0.070.07Actions:Type:Discrete(3)NumAction0AcceleratetotheLeft1Do
时光@印迹·2022-12-08 22:11

MountainCar训练中的一点经验之谈

原环境给的-1的回报不太够，要做放大处理，*10之后可以在10000代以内寻到终点对因为寻到终点而产生的done和因为超时而产生的done，在回报值上要做区分为了验证上面所说的内容，我们首先给出了一个在-1回报，且网络初始偏差为0.1的环境下，训练5000代后的模型效果10000代之后呢：这个结果其实已有预料，可以看看该过程的loss值，基本处于10−610^{-6}10−6以下，这么小的损失值根
阿银的万事屋·2022-12-08 22:11

[强化学习实战]DQN算法实战-小车上山(MountainCar-v0)

DQN算法实战-小车上山案例分析实验环境用线性近似求解最优策略用深度Q学习求解最优策略参考代码链接案例分析如图1所示，一个小车在一段范围内行驶。在任一时刻，在水平方向看，小车位置的范围是[-1.2,0.6]，速度的范围是[-0.07,0.07]。在每个时刻，智能体可以对小车施加3种动作中的一种：向左施力、不施力、向右施力。智能体施力和小车的水平位置会共同决定小车下一时刻的速度。当某时刻小车的水平位
如果我变成回忆l·2022-12-08 22:10

强化学习:带MonteCarlo的Reinforce求解MountainCar问题

小车爬山问题连续状态空间:S=(xt,vt)TS=(\mathbfx_t,\mathbfv_t)^TS=(xt,vt)T,xt∈[−1.2,0.6]\mathbf{x_t}\in[-1.2,0.6]xt∈[−1.2,0.6]，vt∈[−0.07,0.07]\mathbf{v_t}\in[-0.07,0.07]vt∈[−0.07,0.07]，x0∈[−0.6,−0.4],v0=0x_0\in[-0.
赛亚茂·2022-12-08 22:09

强化学习:Reinforce with Baseline求解MountainCar-v0小车上山问题

导入该环境的过程代码如下:importgym#环境类型env=gym.make("MountainCar-v0")env=env.unwrappedprint("初始状态{}".format(np.array
赛亚茂·2022-12-08 22:09

强化学习:PPO求解MountainCar问题通用代码(也适合其他环境)

#PPO通用代码importsyssys.path.append(r'D:\Anaconda3\envs\pythonProjectNewStart\Lib\site-packages')importnumpyasnpimporttorch#导入torch的各种模块importtorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorch.distribu
赛亚茂·2022-12-08 22:09

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar

【经验分享】DQN入门篇—利用DQN解决MountainCar  近日，学习了百度飞桨深度学习学院推出的强化学习课程，通过课程学习并结合网上一些知识，对DQN知识做了一个总结笔记。
小明很狂躁·2022-12-08 22:08

【强化学习实战-04】DQN和Double DQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0

【强化学习实战-04】DQN和DoubleDQN保姆级教程（2）：以MountainCar-v0实战：用DoubleDQN求解MountainCar问题MountainCar问题详解MountainCar
刘兴禄·2022-12-08 22:04

基于DQN与gym的小车爬坡训练

.其他依赖包二、环境学习1.观测2.行为3.物理交互4.奖励5.小车初始状态6.终止条件GPU加速模型保存读取模型调参大法奖励的自定义总结前言强化学习智能体：DQN（基于pytorch）环境：gym的MountainCar-v0
维维维维维维·2022-11-24 15:14

python如何实现小车行走_《强化学习：原理与Python实现 》 —1.6.3　小车上山

本节选用的例子是经典的控制任务：小车上山(MountainCar-v0)。本节主要关心交互的Python代码，而不详细介绍这个控制任务及其求解。任务的具体描述和求解方式会在第6章中介绍。
weixin_39747049·2022-11-21 00:02

[阅读笔记]蘑菇书《Easy RL》

文章目录一、强化学习基础1.1强化学习与监督学习1.2一些基本概念1.3Agent1.4gym使用例子:MountainCar-v0二、Markov2.1Markov奖励过程和Markov决策过程2.2
Promethe_us·2022-11-20 19:01

Task 01 强化学习基础

文章目录1.理论部分1.1初探强化学习1.2强化学习基础1.3强化学习简史1.4强化学习应用2.实验部分2.1Gym2.2小车上山(MountainCar-v0)1.理论部分1.1初探强化学习什么是强化学习
晓野豬·2022-11-20 19:51

强化学习之TD3算法实现

在学习初期的时候，我们大多会在简单Gym环境比如Cartpolo、MountainCar、Pendulum、Puckworld、迷宫寻宝这几种环境中实现我们的算法。
Ton10·2022-09-27 21:30

基于Python实现的人工智能作业小车问题

33.3其他算法（选做）4（1）SARSA4（2）()4（3）DQN43.4算法对比54参数调整及优化16·回报reward：65总结与反思76参考文献和资料71任务描述·必做：使用强化学习算法，解决MountainCar
biyezuopin·2022-09-21 15:33

DQN强化学习 MountainCar Deep Q-Learning

虽则你我被每粒星唾弃，我们贫乏却去到金喜。———七百年后这篇文章关于神经网络的Qlearning实现，Qlearning的一些方法概念写在第一篇文章“强化学习：Q表格方法”里：文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_43968987/article/details/112959287对于Qlearning的方法，适用于动作空间是离散的环境，比如说象棋中的棋子，只能以有限
小雅不采薇·2021-01-23 18:44

强化学习之基于gym环境的DQN算法实战（Pytorch）

之前有写过利用DQN算法去解决Cartpole任务和Mountaincar任务，具体可见强化学习之DQN算法实战（Pytorch）：https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article
Ton10·2020-12-08 20:16

jupyter notebook中使用gym

jupyternotebook中使用gym远程连接jupyternotebook服务器，使用gym测试环境直接调用env.render()函数时无法使用importgymenv=gym.make('MountainCar-v0
cicoa·2020-08-21 10:03

【百度飞桨强化学习7日打卡营】DQN解决MountainCar 不同 超参数“学习率”调参

DQN解决MountainCar不同超参数“学习率”情况下的比较【百度飞桨强化学习7日打卡营】作业3DQN解决MountainCar针对作业里面的超参数“LEARNING_RATE”选择进行了实际测试。
babalvlv·2020-08-17 12:19

OpenAI Gym--Classical Control 环境详解

OpenAIGym-ToyExamples概述一、ClassicControl参数1.1CartPole-v11.2Acrobot-v11.3MountainCar-v01.4MountainCarContinuous-v01.5Pendulum-v0
Nemo555·2020-08-13 21:45

使用gym库Classic control实现deep Q learning

https://github.com/openai/gym#installationgym安装教程http://blog.csdn.net/cs123951/article/details/77854453MountainCar
winycg·2020-08-13 11:39

百度飞浆——强化学习笔记

强化学习笔记概论和初印象第一天学习基础补充迷宫游戏（SRASA）迷宫游戏（Qlearning）算法区别第二天学习DQN知识点经验回放固定Q目标算法流程MountainCar(DQN)第三天学习PolicyGradient
only one °·2020-08-12 10:19

OpenAI Gym简介及配置

OpenAIGym包含的所有环境请参加官网，部分环境如下：CartPole-v0Pendulum-v0MountainCar-v0MountainCarContinuous-v0BipedalWalker-v2Humanoid-V1Riverraid-v0Breakou
半月夏微凉·2020-07-15 15:05

【百度AI强化学习系列】三、DQN解决MountainCar

目录MountainCar-v0环境概述ObservationActionRewardDQN原理两大创新点经验回放固定Q目标整体实现思路代码介绍DQNAgent训练效果MountainCar-v0环境GYM
妇科圣手全治聋·2020-07-07 19:44

DQN（Deep Q-learning）入门教程（六）之DQN Play Flappy-bird ，MountainCar

在DQN（DeepQ-learning）入门教程（四）之Q-learningPlayFlappyBird中，我们使用q-learning算法去对FlappyBird进行强化学习，而在这篇博客中我们将使用神经网络模型来代替Q-table，关于DQN的介绍，可以参考我前一篇博客：DQN（DeepQ-learning）入门教程（五）之DQN介绍在这篇博客中将使用DQN做如下操作：FlappyBirdMo
段小辉·2020-05-31 22:00

gym 环境解析：MountainCarContinuous-v0

与MountainCar-v0不同，动作（应用的引擎力）允许是连续值。目标位于汽车右侧的山顶上。如果汽车到达或超出，则剧集终止。在左侧，还有另一座山。
博士伦2014·2020-03-29 12:57

强化学习 - 小车爬山

翻阅了很多资料，找到了莫烦Python中使用Tensorflow+gym实现了小车爬山~~详细可以查看OpenAIgym环境库，这里面没有详解MountainCar-v0，但是原理是一样的。
Spareribs·2019-02-14 23:08

OpenAI_gym的官网案例

OpenAI_gym的官网案例Tags:openAI_gym创建，渲染，随机选择动作当然这只是gym的一个游戏，还有一些如：MountainCar-v0,MsPacman-v0(requirestheAtaridependency
Charel_CHEN·2017-11-23 08:23
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