唯一的区别似乎在于它们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示访问。CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500/475.0。乍一看,其余部分似乎完全相同。 import gym env = gym.make("CartPole-v1") print(self.env.spec.max_episode_steps) print(self.env.spec.reward_threshold) ...
OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的环境工具包，它支持训练智能体（agent）做任何事——从行走...
唯一的区别似乎在于他们内部分配的max_episode_steps和reward_threshold,可以如下所示进行访问。 CartPole-v0的值为200/195.0,CartPole-v1的值为500&#x 浏览105提问于2019-07-05得票数 18 回答已采纳 3回答 有没有一种方法可以在OpenAI健身房中禁用视频渲染,同时仍在录制它? video、openai-gym 有没有一种...
action及相应的reward,这里state能观测到(其实是cartpole的api返回的),action通过上面的神经网络得到(上面的网络可以给它初始一个值,用来获得action的概率,再根据概率选择action),reward是cartpole的api反馈得到的,如果杆落下了,当步reward就是-1,杆没有落下,当步的reward就是1,这样就得到了一个链:s_{0},a_{0...
在CartPole-v0栗子中,运动只能选择左和右,分别用{0,1}表示。 2.3OpenAI Gym中可用的环境 Gym中从简单到复杂,包含了许多经典的仿真环境和各种数据,其中包括: 经典控制和文字游戏:经典的强化学习示例,方便入门; 算法:从例子中学习强化学习的相关算法,在Gym的仿真算法中,由易到难方便新手入坑; ...
上一篇配置成功gym环境后,就可以利用该环境做强化学习仿真了。 这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量
1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了...
CartPole-v0 的意外观察空间Python 慕斯709654 2022-01-05 10:47:48 我对通过自省获得的观察空间感到惊讶CartPole-v0。根据官方文档,这是我应该得到的:但是,这是我得到的:print(env.observation_space.low)print(env.observation_space.high)#[-4.8000002e+00 -3.4028235e+38 -4.1887903e-01 -3.4028235e+38]#...
实现A2C的关键在于两个部分：Actor和Critic。Actor通过一个策略网络来决定下一步应该采取什么动作，而Critic则通过一个价值网络来估计当前状态下的期望回报。这两部分通过交互学习，从而实现对环境的更有效探索和策略优化。在使用PyTorch实现A2C时，我们可以利用其强大的张量操作和自动求导功能，来构建高效的模型...