OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。
gym 不对代理的结构做任何假设，并且与任何数值计算库兼容，例如 TensorFlow 或 Theano。
有关 OpenAI Gym 的白皮书，请访问 http://arxiv.org/abs/1606.01540，这里有一个 BibTeX 条目，可以在出版物中引用它：
@misc{1606.01540,
Author = {Greg Brockman and Vicki Cheung and Ludwig Pettersson and Jonas Schneider and John Schulman and Jie Tang and Wojciech Zaremba},
Title = {OpenAI Gym},
Year = {2016},
Eprint = {arXiv:1606.01540},
}
Basics
强化学习有两个基本概念：环境（即外部世界）和代理（即你正在编写的算法）。代理向环境发送操作，环境回复观察和奖励（即分数）。
核心的 gym 界面是 Env，它是统一的环境界面。没有代理商界面。以下是应该了解的 Env 方法：
- reset(self):：重置环境的状态。返回观察。
- step(self, action)：一步一步进入环境。返回观察、奖励、完成、信息。
- render(self, mode='human')：渲染一帧环境。默认模式将执行人性化的操作，例如弹出窗口。
安装
可以执行最小的安装：
git clone https://github.com/openai/gym.git cd gym pip install -e .
可以直接从 PyPI 进行最小的打包版本安装：
pip install gym
可以立即运行一些环境：
- 算法
- toy_text
- classic_control（需要 pyglet 来渲染）
建议首先使用这些环境，然后再安装其余环境的依赖项。
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OpenAI Gym是一个用于开发、比较和调试强化学习算法的开源工具包。 强化学习是一种机器学习方法，其中模型学习如何通过执行动作来获得最大回报。 例如，在一个模拟游戏中，模型可以学习如何操纵游戏角色来获得最高分。 Gym提供了一组标准化的模拟环境，可以用于训练强化学习模型。 这些环境包括游戏、机器人控制等应用，并提供了用于与模型交互的API。 例如，您可以使用Gym的API来重置环境、获取当前观
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from gym import envs print(envs.registry.all()) 上述代码可查看注册的环境。 下面列出gym包含的环境 EnvSpec(Acrobot-v1), EnvSpec(AirRaid-ram-v0), EnvSpec(AirRaid-ram-v4), EnvSpec(AirRaid-ramDeterministic-v0), EnvSpec(AirRaid-
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使用命令pip install gym[full]安装 OpenAI Gym的时候发现有个报错误 You appear to be missing MuJoCo. We expected to find the file here: /root/.mujoco/mjpro150 在一个issue里看到这是因为人们发现Ant-v3和Humanoid-v3在mujoco2的情况下给出的observat
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1. OpenAI Gym OpenAI Gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包。 这是Gym开放源代码库，可让您访问一组标准化的环境。 OpenAI Gym包含的所有环境请参加官网，部分环境如下： CartPole-v0 Pendulum-v0 MountainCar-v0 MountainCarContinuous-v0 BipedalWalker-v2 Humanoid-V1 River
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OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，它包括一系列不断增长、完善的环境（如 simulated robots及Atari），还提供了可以用于比较和评估算法的 平台。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。 OpenAI Gym 提供了多种环境，比如 Atari、棋盘游戏以及 2D 或 3
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ROS、Gazebo和OpenAI Gym可以联合使用来实现机器人和智能体的仿真训练。ROS提供硬件驱动、动力学模拟、环境感知和控制器编程等功能，Gazebo提供多模拟器、物理引擎和可视化系统，而OpenAI Gym则提供模拟环境和游戏引擎，以及用于训练机器学习模型的接口。三者的联合使用可以模拟复杂的机器人和智能体行为，从而为机器人和智能体的训练提供强大的支持。
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一面HR面； 自我介绍，聊完项目后开始拷打： 1、了解python吗？python的继承和封装？ 2、B树和B+树的区别？ 3、数据学习率过大会出现什么情况？过拟合的处理方法。 4、讲一下L1和L2正则化？ 5、数据集过于庞大怎么设计算法思路? 6、强化学习PPO？ 7、transfomer讲一下 …… 其他的忘了哈哈哈，约了二面但没说时间#牛客解忧铺##算法#
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上来介绍项目相关，然后提问 1、有做过微调相关的吗？(答sd和lora,解释了底层架构和原理) 2、用过哪些网络？（常规问题） 3、正则化的方法？（常规问题） 4、常用的损失函数？(常规问题) 5、目标检测算法如何设计？(yolo相关的原理没准备好) 6、有部署过相关大模型的经验吗？(有过但不熟练) 7、有业务经验吗？(基本没有) 8、python用的怎么样？(还行，基本的算法都能写，但主要C/C
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时间：晚上10：16左右，20分钟左右 面试官男，非常疲惫，每次我回答完问题都沉默了很久，声音也很疲惫。 1、问学校，学位证，毕业证 2、项目经理（sd、lora、fine-tune过程） 3、L2正则化解释一下 4、用过BN（batch normalization）吗？ （答了梯度消失的时候的最佳解决方案，顺便扯了梯度消失的时候换激活函数，实际上还有梯度爆炸也可以用） 5、用过Dropout吗？
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主要内容 课程列表 基础知识 专项课程学习 参考书籍 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 MDP和RL介绍8 9 10 11 Berkeley 暂无 链接 MDP简介 暂无 Shaping and policy search in Reinforcement learning 链接 强化学习 UCL An Introduction to Reinforcement Lea
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强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.
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因为投的比较晚，所以目前进行到一面，后面是主管面和HR 面。 一面（1小时20分钟）：主要是聊项目和论文，撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊，TD3，SAC算法，应用场景，优缺点啥的 聊王者荣耀比赛，从网络结构设计（特征工程、channel attention，self-attention，multi-head value estimation），奖励函数设计，算法设计（dual
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探索和利用。马尔科夫决策过程。Q 学习，策略学习和深度强化学习。 我刚刚吃了一些巧克力来完成最后这部分。 在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！ 在强化学习（RL）中，没有这种答案，但是你的强化学习智能体仍然可以决定如何执行它的任务。在缺少现有训练数据的情况下，智能体从经验中学习。在它尝试任务的时候，它通过尝试和错误收集训练样本（这个动作非常好，或者非常
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我正在读一本书，Glenn Seemann和David M Bourg的“游戏开发人员的AI”，他们使用视频游戏AI作为基于规则的学习系统的示例。 基本上，玩家有3个可能的移动，并以三次打击的组合命中。人工智能旨在预测玩家的第三次打击。系统的规则是所有可能的三步组合。每个规则都有一个关联的“权重”。每次系统猜错，规则的权重就会降低。当系统必须选择规则时，它会选择权重最高的规则。 这与基于强化学习的