新手的第一个强化学习示例一般都从Open Gym开始.在这些示例中,我们不断地向环境施加动作,并得到观测和奖励,这也是Gym Env的基本用法: state, reward, done, info = env.step(action) 其中state是agent的观测状态,reward是采取了action之后环境返回的奖励,done是判断后继状态是否是终止状态的flag,info是一些自定义的消息. 当后继状态是终止状态时,需要重置环境,使之回到初始状态: env.reset() 接下来,我们就

安装gym和atari环境 pip3 install gym pip3 install gym[atari] pip3 install gym[accept-rom-license] 安装box2d环境 安装环境 apt-get install -y swig 安装库 pip3 install box2d-py pip3 install gym[box2d]

安装gym pip3 install gym pip3 install gym[accept-rom-license] 安装atari环境[可选] 下载安装VS build tools 如果出现 OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块 的话需要进行此步骤, 需要先卸载之前安装的 pip3 uninstall atari-py pip3 uninstall gym[atari] 下载 VS build tools 选择以下进行安装, 此处我只安装了前3个发现也是可以的 安

Policy Granients import tensorflow as tf reset_graph() n_inputs = 4 n_hidden = 4 n_outputs = 1 learning_rate = 0.01 initializer = tf.variance_scaling_initializer() X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs]) hidden = tf.layers.dense(X, n_h

layout: post title: 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 key: 20180527 tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh modify_date: 2018-05-27 --- 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 说明: 本文发布于: gitee,github,博客园 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 内容和使用: 此文为了将hints

layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym modify_date: 05-11 --- 机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-B

最近师弟在做DQN的实验,由于是强化学习方面的东西,正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验,于是就有了今天的这个内容. 首先在github上进行搜寻,如下图: 发现第一个星数最多,而且远高于其它的项目,于是拉取这个链接: https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建,采用  conda 配置. 首先看下  README  上的内容, 主要是requirement最重要: 考虑到运行的兼容性,于是

RL 博客:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3189881&do=blog&view=me&from=space&srchtxt=RL&page=1 转自:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3189881&do=blog&id=1128648,感谢分享 Monte carlo 和TD 都是model-fre

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强

Gym 用于研发与比较强化学习算法的工具. 安装 pip install gym 环境 车杆问题,模型栗子CartPole-v0 env.step() ,传入0,1,表示车向左,右给1牛顿的力,现在要平衡这个车. import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.render() env.step(env.action_space.sample()) # take a random act

一.强化学习问题需要描述那些内容 强化学习中最主要的两类对象是“个体”和“环境”,其次还有一些像“即时奖励”.“收获”.“状态”.“行为”.“价值”.“策略”.“学习”.“控制”等概念.这些概念把个体和环境联系起来.通过理论学习,我们知道: 1. 环境响应个体的行为.当个体执行一个行为时,它需要根据环境本身的动力学来更新环境,也包括更新个体状态,同时给以个体一个反馈信息:即时奖励. 2. 对于个体来说,它并不掌握整个环境信息,它只能通过观测来获得其可以获得的信息,它能观测到哪些信息取决于问题的难

介绍 OpenAI Gym是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,它支持训练智能体(agent)做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中. OpenAI Gym 是一个用于开发和比较RL 算法的工具包,与其他的数值计算库兼容,如tensorflow 或者theano 库.现在主要支持的是python 语言,以后将支持其他语言.官方提供的gym文档. OpenAI Gym包含两部分: gym 开源 包含一个测试问题集,每个问题成为环境(environment),可以用于自己的强化

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1903.11012v3 [cs.LG] 19 Aug 2019 Neural Networks, 25 November 2019 Abstract 深度强化学习(RL)在可以通过训练过的策略解决的任务上表现了出色的性能.在使用多层神经网络(NN)的前沿机器学习方法中,它起着主导作用.同时,深度RL要求对噪声的高灵敏度,不完整和误导输入数据.遵循生物学直觉,我们将使用脉冲神经网络(SNN)来解决深度RL解决方案的一些不足

在文章 强化学习实战 | 自定义Gym环境 中 ,我们了解了一个简单的环境应该如何定义,并使用 print 简单地呈现了环境.在本文中,我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境--井字棋.回想一下井字棋游戏: 这是一个双人回合制博弈游戏,双方玩家使用的占位符是不一样的(圈/叉),动作编写需要区分玩家 双方玩家获得的终局奖励是不一样的,胜方+1,败方-1(除非平局+0),奖励编写需要区分玩家 终局的条件是:任意行 / 列 / 对角 占满了相同的占位符 or 场上没有空位可以占位 从单个玩家的视角看,

开始之前 先考虑几个问题: Q1:如何展开无雷区? Q2:如何计算格子的提示数? Q3:如何表示扫雷游戏的状态? A1:可以使用递归函数,或是堆栈. A2:一般的做法是,需要打开某格子时,再去统计周围的雷数.如果有方便的二维卷积函数可以调用,这会是个更简洁的方法: $$\begin{bmatrix}1 & 0 & 0 & 1 & 0\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\ 1 & 0 & 1 & 0 & 0

Teaching Your Computer To Play Super Mario Bros. – A Fork of the Google DeepMind Atari Machine Learning Project Posted by ehrenbrav on August 25, 2016Leave a comment (14)Go to comments   For those who want to get right to the good stuff, the installa

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning <Computer Science>, 2013 Abstract: 本文提出了一种深度学习方法,利用强化学习的方法,直接从高维的感知输入中学习控制策略.模型是一个卷积神经网络,利用 Q-learning的一个变种来进行训练,输入是原始像素,输出是预测将来的奖励的 value function.将此方法应用到 Atari 2600 games 上来,进行测试,发现在所有游戏中都比之前的方法有效,甚至在

Problem D"Decoding Task" Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://codeforces.com/gym/100002 Description In the near future any research and publications about cryptography are outlawed throughout the world on the grounds of national se

vp了一场gym,我又开心地划水了. A. Coloring Roads 题意:给定一棵树,树边一开始都是无色的,每次操作可以把一个点到根的路径染成某个颜色,每次询问当前树上出现过某个次数的颜色种数. 题解:看到操作与$Access$类似,考虑使用$lct$解决.由于一条重链的颜色一定是相同的,也就是一棵$splay$中的颜色都是相同的,所以$Access$时每次把整棵$splay$修改掉算一下变化就好了. #include <bits/stdc++.h> using namespace st

如果说机器是人类手的延伸.交通工具是人类腿的延伸,那么人工智能就是人类大脑的延伸,甚至可以帮助人类自我进化,超越自我.人工智能也是计算机领域最前沿和最具神秘色彩的学科,科学家希望制造出代替人类思考的智能机器,艺术家将这一题材写进小说,搬上银幕,引发人们无限的遐想.然而,作为一门严肃的学科,人工智能在过去的半个多世纪中发展却不算顺利.过去的很多努力还是基于某些预设规则的快速搜索和推理,离真正的智能还有相当的距离,或者说距离创造像人类一样具有抽象学习能力的机器还很遥远.. 随着大数据和云计算的发展,

转自:http://blog.csdn.net/revolver/article/details/50177219 今年上半年(2015年2月),Google在Nature上发表了一篇论文:Human-level control through deep reinforcement learning.文章描述了如何让电脑自己学会打Atari 2600电子游戏.Atari 2600是80年代风靡美国的游戏机,总共包括49个独立的游戏,其中不乏我们熟悉的Breakout(打砖块),Galaxy In