reinforcement-learning 相关问题

强化学习是机器学习和计算机科学的一个领域，涉及如何在最大化特定环境中的数字奖励的状态中选择动作。

Open AI Gym, Agent 不按照冰湖模拟中的指定动作

我有一个 agent 在 Open AI Gym 的 Frozen Lake 模拟上受过训练。根据 Frozen Lake 代码，我看到操作对应于以下数字：左 = 0 向下 = 1 右 = 2 向上 = 3...

python reinforcement-learning openai-gym

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RL 与 ns3-gym 进行模糊测试

有没有办法使用ns3-gym进行模糊测试？ ns3-gym 用于网络，但最近人们也将其用于认知无线电和其他用途。我正在尝试使用 RL 来改进代码

pytorch reinforcement-learning openai-gym fuzzing

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ns3-gym 用于模糊测试

有没有办法使用ns3-gym进行模糊测试？这用于网络，但最近人们也将其用于认知无线电和其他用途。我正在尝试使用 RL 来改进代码 cov...

pytorch reinforcement-learning openai-gym fuzzing

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我对 keras rl2 DQAgent 模型有问题，它出于某种原因给我的状态增加了另一个暗淡，我得到了值错误

在最后一天，我试图处理我在 DQNAGENT 拟合函数中遇到的错误。我收到以下错误： ValueError：检查输入时出错：预期 dense_input 具有 2 个维度，但是......

reinforcement-learning dqn keras-rl

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我的 pytorch 代码无法使用 DQN 解决 cartpole？

我正在尝试让 DQN 的 PyTorch 实现在 CartPole-v1 上运行，但是，它不会解决问题，我无法弄清楚错误可能是什么。代码运行，然而，没有学习/

python pytorch artificial-intelligence reinforcement-learning dqn

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为什么我的 QNetwork 构建没有输出正确的形状？

所以我正在尝试使用 DQN 代理，但是当我尝试构建 QNetwork 时，它会发出形状为 (50,50,7500) 而不是 (7500,) 的输出张量。我需要它成为后者。我的输入规格（observation_spe ...

python-3.x neural-network tensorflow2.0 reinforcement-learning dqn

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关于 DQN 模型中的奖励政策

我想知道 DQN 模型中的奖励政策。我正在学习如何使用 DQN 来解决问题。所以，我在一个我已经知道答案的确定性案例中应用 DQN。我正在开发 DQN

machine-learning artificial-intelligence reinforcement-learning dqn

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如何更新我的 q-network (deeplearning4j) 中的权重

我想用 deeplearning4j 创建一个深度 q 网络，但不知道如何使用计算出的损失来更新我的神经网络的权重。（我主要关注这篇文章）公共...

neural-network reinforcement-learning backpropagation deeplearning4j dl4j

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使用线性系统实现冰冻湖

有没有人试过用线性系统解决冰冻湖？我不知道如何将 MDP 问题转换为线性系统。

python dynamic iteration reinforcement-learning policy

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在多个 CPU 内核中训练一个代理

作为 OpenAI gymnasium 的初学者，我的目标是从头开始构建 SAC，并用它来训练代理解决 Bipedalwalker 问题。我尝试使用 gym.vector.SyncVectorEn 以使用多处理 ...

multiprocessing reinforcement-learning openai-api

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我怎样才能正确定义这个 RL 动作空间？

我正在考虑如何在我的 RL 问题中定义动作空间。目标是尝试许多不同的 RL 算法（基于价值、基于策略和混合），以便比较它们的性能，跨

machine-learning deep-learning reinforcement-learning theory

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tf_agents 改变底层奖励函数

我正在尝试从 suite_gym() 修改 MountainCarContinuous-v0 环境，但它陷入了局部最小值，因为奖励函数会惩罚

python reinforcement-learning openai-gym tensorflow-agents

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开放AI健身房定制健身房环境训练PPO稳定基线3

我制作了一个自定义健身房环境，其中代理的目标是保持在我指定的目标状态附近。我设计了我的奖励系统，如果它在特定范围内，就给

controller reinforcement-learning openai-api stable-baselines

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Lunar Lander-v2 中使用 RL 算法 PPO 的问题

在算法 PPO 中，需要计算一个比率 ratios = torch.exp(new_probs-old_probs) 这是当前策略下动作的概率除以概率之间的比率 ...

reinforcement-learning openai-gym actor-critics

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我的 RL 问题中的动作空间的合适定义是什么？

我正在考虑如何在我的 RL 问题中定义动作空间。目标是尝试许多不同的 RL 算法（基于价值、基于策略和混合），以便比较它们的性能，跨

machine-learning deep-learning reinforcement-learning theory

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simple_rl 强化学习。如何解决这个错误？

\[测试 1\] success_example.py: 追溯（最近一次通话）：文件“/opt/simple_rl/tests/../examples/success_example.py”，第 8 行，在 \ 从 simple_rl.planning 导入

python-2.7 reinforcement-learning

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如何获得 julia 强化库的一致性？

尝试运行代码 https://juliareinforcementlearning.org/docs/How_to_write_a_customized_environment/ 在我的环境中出现以下错误： LoadError: MethodError: 没有方法匹配...

julia reinforcement-learning

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Atari 游戏的 Gymnasium 框架中的 Step 函数产生 game_over() 错误

我尝试在 python Gymnasium 中加载并运行用于强化学习的 atari 游戏。每当调用 env.step(action) 函数时，它都会产生以下错误我的代码是 game_name = 'VideoPinb...

python reinforcement-learning

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ValueError：维度必须是 2 但对于 '{{node lambda/transpose}} 是 3

我试图在 dqn 模型中包含多头注意通信层。这是代码： def _create_model（自我，lr）：头数 =2 input1 = 输入（形状=（self.input_dims，）） ...

reinforcement-learning attention-model self-attention multi-agent-reinforcement-learning multihead-attention

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OpenAI gym 自定义环境 Ray ray.rllib actor 因创建任务中出现错误而死亡。为什么会这样

我正在使用作为 Gym 和 ray[rllib] 导入的 OpenAI 体育馆 Python 版本 3.9（谷歌协作） enter image description here 自定义环境的快照，它引用了这个 github 链接 h...

reinforcement-learning openai-gym ray

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