OpenAI Gym入门级导游
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openai是哪个公司的,openai官网,openai的服务在您所在的国家不可用,openai注册| 出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ Gym入门手册PDf下载 公众号回复【【QQ微信】】 Gym是一个强化学习算法开发和对比的工具箱。该环境支持智能体的各种训练任务，从走路到玩游戏，如Pong、Pinball等。 强化学习（RL，Reinforcement Learing）本身是什么，有什么优势在前面的文章中已有介绍（历史文章清单见文末），这里只划两个重点： 1.RL是一个非常通用的、包括所有需要做一系列决策的问题。 2.RL算法开始在许多非常复杂的环境中实现了很棒的效果。 说RL是为了引出Gym，Gym的出现是OpenAI组织为了解决RL中两个瓶颈问题而推出的环境平台。 Gym定位 1.需要更好的benchmarks.，从而为RL提供成长的土壤，一如CNN爆发时的ImageNet一样。 2.发表成果中缺少标准化的环境，导致了复现成果困难、阻碍了研究者之间的交流、继承和进展。 特色 1）开源了强化学习任务的交互环境。Gym库提供了便于使用的强化学习任务组件。 例如： import gym env=gym.make("【【微信】】") obser【【微信】】v.reset() 【【微信】】(1000): env.【【微信】】() 【【微信】】【【微信】】_space.sample() # your agent here (this takes random 【【微信】】s) obser【【微信】】, reward, done, info=env.step(【【微信】】)2）我们提供环境，你提供算法。你可以使用已有的数字化计算库实现智能体，如Tensorflow或Theano。 1.安装 安装非常方便，可以通过pip、【【微信】】的clone等方式，具体参见入门手册。 2.环境 这里一些主要环境，还有很多大家自己摸索： Classic control and toy text 提供了一些RL相关论文中的一些小问题，开始学习Gym从这开始！ Atari 这里提供了一些小游戏，比如我们小时候玩过的小蜜蜂，弹珠等等。这些问题对RL研究有着很大影响！ Board games 提供了Go这样一个简单的下棋游戏，由于这个问题是多人游戏，Gym提供有opponent与你训练的agent进行对抗。 2D and 3D robots 机器人控制环境。 这些问题用 MuJoCo 作为物理引擎。 当然还有很多好玩的问题，比如CNN的自动调参、Minecraft等。 举个栗子：立摆平衡环境 立摆平衡环境，【【微信】】，可提供一个1000步长的立摆环境，代码和动画如下所示。调用代码如下 import gym env=gym.make('【【微信】】') env.reset() 【【微信】】(1000): env.【【微信】】() env.step(en【【微信】】_space.sample()) # take a random 【【微信】】生成环境视频如下： 视频内容3.观察 Gym的step函数提供了我们训练算法所需要的反馈，主要有四类值。 obser【【微信】】（object） 实体在特定环境中的返回值 reward（float） 执行动作的反馈奖励信息 done（boolean） 是否需要重置环境的信号，如游戏中已经game over等 info（dict） 用于调试的诊断信息，也可以用来调试学习算法，不过在环境中不允许用这类信息训练算法。 4.空间 每个环境的定义是由两个空间组成的：动作空间【【微信】】_space和观察空间obser【【微信】】_space。详细设计代码参见入门手册。 授人以渔 上手Gym两种姿势：1）入门手册；2）【【微信】】 Gym入门手册PDF下载：微信公众号回复【【QQ微信】】 【【微信】】地址：【【网址】】/openai/gym OpenAI Gym网址：【【网址】】/ 参考资料 OpenAI Gym网址：【【网址】】/ Open AI Gym简介：【【网址】】/yifdu25/p/8179861.html |
OpenAI Davinci v1.3 - AI写作助理和内容创建,支持ChatGTP3.5最新汉化版
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推荐Apache服务器（nginx配置和安装由你决定，我们不提供这方面的支持）
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- 现在你已准备好运行安装脚本。在浏览器中输入https://yourwebsitename/install并按 Enter
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- 对于数据库配置，输入你的数据库配置信息。服务器地址：localhost端口：3306
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