新建虚拟环境并安装：pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码：importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode

gym-0.26.2cartPole-v1参考动手学强化学习书中的代码,并做了一些修改代码importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmclassPolicyNet(nn.Module):de

gym-0.26.1CartPole-v1Actor-Critic这里采用时序差分残差ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)\psi_t=r_t+\gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学强化学习简单来说就是reforce是采用蒙特卡洛搜索方法来估计Q(s,a),然

gym0.26.1CartPole-v1NoisyNetDQNNoisyNet就是把原来Linear里的w/b换成mu+sigma*epsilon,这是一种非常简单的方法，但是可以显著提升DQN的表现。和之前最原始的DQN相比就是改了两个地方，一个是Linear改成了NoisyLinear,另外一个是在agent在take_action的时候策略由ε-greedy改成了直接取argmax。详细见下

错误记录今天博主在执行importgymenv=gym.make('CartPole-v1')env.reset()env.render()出现了以下错误：YourgraphicsdriversdonotsupportOpenGL2.0

相关的依赖包：pipinstallgym[all]-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cngym的简单例子（1）importgymimporttimeenv=gym.make("CartPole-v1

用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning

算法流程代码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,activati

手动编环境是一件很耗时间的事情,所以如果有能力使用别人已经编好的环境,可以节约我们很多时间.OpenAIgym就是这样一个模块,他提供了我们很多优秀的模拟环境.我们的各种强化学习算法都能使用这些环境.CARTPOLE-V1

CartPole-v1线性模型局限-神经元非线性能力背景上篇文章有尝试使用最简单的单一神经元来解决CartPole-v1问题，模型比较简单，但是会存在两个比较明显的问题。

【深度强化学习】tensorflow2.x复现muzero训练CartPole-v1参考资料：[1]ColinFred.蒙特卡洛树搜索（MCTS）代码详解【python】.2019-03-2323:37

osimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,lossesenv=gym.make('CartPole-v1

算法原理：算法输入：迭代轮数T，状态特征向量维度n,动作集A,步长α，衰减因子γ,探索率ϵ,Q网络结构,批量梯度下降的样本数m。输出：Q网络参数1.随机初始化Q网络的所有参数w，基于w初始化所有的状态和动作对应的价值Q。清空经验回放的集合D。2.forifrom1toT，进行迭代。a)初始化S为当前状态序列的第一个状态,拿到其特征向量ϕ(S)b)在Q网络中使用ϕ(S)作为输入，得到Q网络的所有动作

pipinstallgym-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com环境运行下述代码，即可测试环境：importgymenv=gym.make('CartPole-v1

stable-baselines3的Tensorboard，您只需将日志文件夹的位置传递给RL的agent：fromstable_baselines3importA2Cmodel=A2C('MlpPolicy','CartPole-v1

首先载入gym库importgym然后启用倒立摆对象env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')render_mode表示渲染模式，即渲染时输出的模式，

Gym高版本的会报错pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplegym==0.21.0测试代码importgymenv=gym.make('CartPole-v1

CartPole-v1是gym中比较经(j

CartPole-v1环境的代码，分为6部分。

代码如下：importgymenv=gym.make("CartPole-v1")env.reset()for_inrange(100):env.render()action=env.action_space.sample

注：CartPole-v0已经无法使用，更新到了CartPole-V1,两者区别在于threshold和maxsteps。

DQN使用PyTorch在OpenAIGym上的CartPole-v1任务上训练深度Q学习（DQN）智能体任务CartPole-v1环境中，手推车上面有一个杆，手推车沿着无摩擦的轨道移动。

由于在写DQN代码时发现对细节不够了解，因此又详细学习了一下pytorch相关内容，以下内容来自官网教程，此前的pytorch笔记：pytorch训练分类器pytorch基础入门pytorch实现CartPole-v1

4.遗留问题5.DQN改进1.gym-CartPole环境准备环境是用的gym中的CartPole-v1，就是火柴棒倒立摆。gym是openai的

一、环境介绍  这里使用的是gym环境的’CartPole-v1’，该环境和上篇文章的’CartPole-v0’几乎没有什么区别，主要区别在于每个回合的最大步数和奖励的有关定义，如下

importgymimportnumpyasnpfromitertoolsimportcountimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalenv=gym.make('CartPole-v1

gym常用环境gym常用环境：gym常用的研究问题打开CartPole-v1，查看其源代码如图所示：可以在描述行中看到，该环境有4个观测值，分别

离散动作空间REINFORCE算法在文章强化学习经典算法笔记(七)：策略梯度算法PolicyGradient中介绍了连续动作空间的PolicyGradient算法，最近需要用到离散空间的版本，遂写了个CartPole-v1

DeepQ-LreaningQ-LearningDQN记忆库和FixedQ-target代码思路模型的搭建运行结果介绍这篇文章主要介绍如何使用PaddlePaddleFluid实现强化学习，通过机器自我学习，完成一个经典的游戏CartPole-v1

在上篇文章中【PaddlePaddle】强化学习(CartPole-v1)，我们介绍了如何使用PaddlePaddle在CartPole-v1游戏上实现强化学习，但是对实现思想讲解的不是很多，也不是很清晰

CartPole是OpenAIgym中的一个游戏测试https://gym.openai.com/envs/CartPole-v1/目的是通过强化学习让Agent控制cart，使pole尽量长时间不倒这里用

importgymenv=gym.make("CartPole-v1")observation=env.reset()for_inrange(1000):env.render()action=env.action_s

我们这次玩的是一个CartPole-v1游戏，操作就是通过控制滑块的左右移动，不让竖着的柱子掉下来。利用强化学习的方法，不断自我学习，通过在玩游戏的过程中获取到奖励或者惩罚，学习到一个模型。