
強化學習實戰 | 自定義Gym環境之掃雷
- 2022 年 1 月 26 日
- 筆記
開始之前 先考慮幾個問題: Q1:如何展開無雷區? Q2:如何計算格子的提示數? Q3:如何表示掃雷遊戲的狀態? A1: …
Continue Reading
開始之前 先考慮幾個問題: Q1:如何展開無雷區? Q2:如何計算格子的提示數? Q3:如何表示掃雷遊戲的狀態? A1: …
Continue Reading
如果想用強化學習去實現掃雷、2048這種帶有數字提示資訊的遊戲,自然是希望自定義 gym 環境時能把字元顯示出來。上網查 …
Continue Reading
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(三)優化,優化 中,我們經過優化和訓練,得到了一個還不錯的Q表 …
Continue Reading
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(二)開始訓練!中,我們讓agent「簡陋地」訓練了起來,經過了 …
Continue Reading
在 強化學習實戰 | 表格型Q-Learning玩井字棋(一)中,我們構建了以Game() 和 Agent() 類為基礎 …
Continue Reading
在 強化學習實戰 | 自定義Gym環境之井子棋 中,我們構建了一個井字棋環境,並進行了測試。接下來我們可以使用各種強化學 …
Continue Reading
在文章 強化學習實戰 | 自定義Gym環境 中 ,我們了解了一個簡單的環境應該如何定義,並使用 print 簡單地呈現了 …
Continue Reading新手的第一個強化學習示例一般都從Open Gym開始。在這些示例中,我們不斷地向環境施加動作,並得到觀測和獎勵,這也是G …
Continue Reading