from RL_brain import SarsaTable def update(): for episode in range(100): # 初始化环境 observation = env.reset() # Sarsa根据state观测选择行为 action = RL.choose_action(str(observation)) while True: # 刷新环境 env.render()
默认情况下,dm_control会假定MuJoCo Zip文件将被提取到~/.mujoco/mjpro150文件夹。 2. 安装dm_control的Python包:可以运行pip命令“pip install git + git://github.com/deepmind/dm_control.git”(随后将推出PyPI);或直接克隆本代码库并执行“pip install /path/to/dm_control/”命令。在安装时, dm_control...
我们还是采用DQN的方式来实现RL,完整代码最后会给我的github链接。 import gym from RL_brain import DeepQNetwork env = gym.make('CartPole-v0') #定义使用gym库中的哪一个环境 env = env.unwrapped #还原env的原始设置,env外包了一层防作弊层 print(env.action_space) #查看这个环境可用的action有多少个 ...
fromRL_brainimportDeepQNetwork 3 4 env=gym.make('CartPole-v0')# 定义使用 gym 库中的那一个环境 5 env=env.unwrapped# 不做这个会有很多限制 6 7 print(env.action_space)# 查看这个环境中可用的 action 有多少个 8 print(env.observation_space)# 查看这个环境中可用的 state 的 observati...
而DQN中本来就有两个神经网络,所以我们就可以利用一下DQN这个地理优势。...2.1更新方法这里的代码都是基于之前的DQN中的代码,在RL_brain中,我们将class的名字改成DoubleDQN,为了对比Natural DQN,我们也保留原来大部分的DQN的代码。...我们在init中加入一个double_q参数来表示使用的是Natural DQn还是Double DQN,...
AI 前线导语:“Google Brain 今日开源了一款 Python 库,名为 Tangent,专门用于实现自动微分功能”。 相较于现有机器学习资源训,Tangent 属于一套源到源系统,其使用 Python f 函数并生成另一新 Python 函数以计算 f 梯度。通过这种方式,用户能够更好地理解梯度计算流程,并轻松完成用户级梯度编辑与调试任务。Tangent...
我们使用更专业的 Navicat 而不是用 Pycharm 自带的数据库可视化工具）。Pycharm 专业版破解方法（在此...
单独的模块为BindsNET提供的OpenAI gym (Brockman et al., 2016) RL环境库提供接口。Pipeline对象用于简化脉冲网络与RL环境之间的交互,从而从实验人员的视野中消除了许多混乱的细节。其他模块还提供函数,例如加载ML数据集,将原始数据编码为脉冲序列网络输入,绘制网络状态变量和输出以及将SNN作为ML模型进行评估。
65 tacacs-ds TACACS-Database Service TACACS数据库服务 66 sql*net Oracle SQL*NET Oracle SQL*NET 67 bootps Bootstrap Protocol Server 引导程序协议服务端 68 bootpc Bootstrap Protocol Client 引导程序协议客户端 69 tftp Trivial File Transfer 小型文件传输协议 ...
2.TensorFlow 最初由 Google 机器智能研究机构的 Google Brain 团队的研究人员和工程师开发。该系统旨在促进对机器学习的研究,同时也让机器学习研究原型过渡到生产系统更加高效容易。 提交:10466,贡献者:493 链接:tensorflow.org/ 3.Theano 能让您更加高效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 提交:24108,贡献...