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

平时不怎么写博客,这次是因为环境的配置花费了我大概一个星期的时间.所以简单的记录一下搭建的整个过程,其中有些部分我直接推荐别人的博客的基本教程,都是我亲自尝试过成功的.同时,也希望这篇博客可以帮到您. (一)VMware Wokestation Pro15安装CENTOS7和Ubuntu版本Linux系统 (1)Ubuntu16.04LTS的安装(强烈推荐) 这里我使用的是Ubuntu16.4版本,基本步骤按照这个教程来就可以https://blog.csdn.net/wang_624/arti

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

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时

在前两篇文章强化学习基础:基本概念和动态规划和强化学习基础:蒙特卡罗和时序差分中介绍的强化学习的三种经典方法(动态规划.蒙特卡罗以及时序差分)适用于有限的状态集合$\mathcal{S}$,以时序差分中的Q-Learning算法为例,一般来说使用n行(n = number of states)和m列(m= number of actions)的矩阵(Q table)来储存action-value function的值,如下图所示: 对于连续的状态集合$\mathcal{S}$,上述方法就不能适用

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,

如果想用强化学习去实现扫雷.2048这种带有数字提示信息的游戏,自然是希望自定义 gym 环境时能把字符显示出来.上网查了很久,没有找到gym自带的图形工具Viewer可以显示字符串的信息,反而是通过pyglet: import pyglet from gym.envs.classic_control import rendering class DrawText: def __init__(self, label:pyglet.text.Label): self.label=label def

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

openAI 公司给出了一个集成较多环境的强化学习平台  gym , 本篇博客主要是讲它怎么安装. openAI公司的主页: https://www.openai.com/systems/ 从主页上我们可以看到openAI 公司其实给出了多个强化学习的平台,不过最主要的就是  Gym 和  Baselines , 这里我们讲解如何安装gym . gym平台集成的环境种类较多,如较有名的Atria2600  , Baselines平台则集成了一些最新的强化学习算法, 有兴趣研究具体算法的人或许会对

目录 1. 问题概述 2. 环境 2.1 Observation & state 2.2 Actions 2.3 Reward 2.4 初始状态 2.5 终止状态- Episode Termination 2.6 Solved Requirements 3. 代码 3.1 导入lib 3.2 定义Continuous_MountainCarEnv类 3.2.1 定义__init__(self)函数 3.2.2 定义随机种子函数seed(self, seed=None) 3.2.3 定义step(

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

在 强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋 中,我们构建了一个井字棋环境,并进行了测试.接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋,其中比较简单的是Q学习,Q即Q(S, a),是状态动作价值,表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和.Q学习的算法如下: 可以看到,当agent在状态S,执行了动作a之后,得到了环境给予的奖励R,并进入状态S'.同时,选择最大的Q(S', a),更新Q(S, a).所谓表格型Q学习,就是构建一个Q(S, a)的表格,维护所有的状态动作价值. 一个很好的

许久没有更新重新拾起,献于小白 这次介绍的是强化学习 Q-learning,Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 q-learning的伪代码先看这部分,很重要 简单的算法语言描述就是 开始执行任务: 随机选择一个初始动作 执行这些动作 若未达到目标状态,则执行一下几步 在当前状态s所有可能的行为中选择一个a 利用a得到下一个状态s_ 计算Q(s,a) (对当前的行为进行学习) 下一个状态等于当前状态 开

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic

在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习.这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习. 本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文. 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主