Advertisement

Interactive Intelligent Agents Using OpenAI Gym

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用OpenAI Gym平台开发交互式智能代理系统，旨在探索和优化智能体在复杂环境中的学习与决策能力。 EPUB格式的文件包含配套代码，并且压缩包内还有《Objective-C for Absolute Beginners, 3rd Edition》（PDF格式）以及《Programming in Objective-C, 6th Edition》（PDF及EPUB格式）。以下是您将学习的内容： - 探索智能代理和学习环境 - 理解强化学习（RL）和深度强化学习的基础知识 - 使用OpenAI Gym和PyTorch开始进行深度强化学习 - 发现并创建能够解决离散最优控制任务的深度Q学习代理 - 为现实世界问题设计自定义的学习环境 - 应用深层演员评论家代理在CARLA中实现自动驾驶汽车功能 - 利用最新的学习环境和算法，提升您的智能代理开发技能

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Interactive Intelligent Agents Using OpenAI Gym
    优质
    本研究利用OpenAI Gym平台开发交互式智能代理系统，旨在探索和优化智能体在复杂环境中的学习与决策能力。 EPUB格式的文件包含配套代码，并且压缩包内还有《Objective-C for Absolute Beginners, 3rd Edition》（PDF格式）以及《Programming in Objective-C, 6th Edition》（PDF及EPUB格式）。以下是您将学习的内容： - 探索智能代理和学习环境 - 理解强化学习（RL）和深度强化学习的基础知识 - 使用OpenAI Gym和PyTorch开始进行深度强化学习 - 发现并创建能够解决离散最优控制任务的深度Q学习代理 - 为现实世界问题设计自定义的学习环境 - 应用深层演员评论家代理在CARLA中实现自动驾驶汽车功能 - 利用最新的学习环境和算法，提升您的智能代理开发技能
     
  • Theory and Practice of Intelligent Agents
    优质
    《Theory and Practice of Intelligent Agents》一书深入探讨了智能代理的设计与应用，结合理论分析和实践案例，是研究多智能体系统的重要参考文献。 《Intelligent Agents Theory and Practice》是由Wooldridge等人编写的一篇关于智能代理的综述性文章。这篇文章全面介绍了智能代理领域的理论基础与实际应用情况。
     
  • Flappy-Bird-Gym: 适用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境
    优质
    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境，专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台，用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略，推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数： - 鸟的y位置； - 鸟的垂直速度； - 到下一个管道的水平距离； - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境，如下示例代码所示： ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
     
  • Programming Large Language Models Using Azure OpenAI
    优质
    本课程教授如何使用Azure OpenAI平台编程大型语言模型，涵盖API集成、模型定制及应用场景探索。适合开发者与数据科学家学习。 了解大型语言模型及其在对话式编程中的应用历史。 将提示作为一种新的编码方式进行学习。 掌握核心提示技术及基本应用场景。 深入工程师高级提示技巧，包括连接法学硕士至数据与函数调用以构建推理引擎的方法。 利用自然语言定义工作流程，并编排现有API来增强代码功能。 精通外部大型语言模型框架的应用方法。 评估并处理负责任的人工智能在安全、隐私和准确性方面的问题。 探索人工智能领域的监管环境及其影响。 开发个人助理应用，实现智能化服务的个性化定制。 运用检索增强生成模式（RAG），依据知识库制定响应策略。 构建高效的会话式用户界面以提升用户体验。
     
  • 利用Python和OpenAI Gym实现游戏AI【100012761】
    优质
    本项目运用Python编程语言及OpenAI Gym工具包，旨在开发能够在经典视频游戏中自主学习并优化策略的人工智能系统。通过强化学习算法的应用，使得AI能够不断改进其在各类游戏环境中的表现，最终实现智能化的游戏玩法设计与模拟。项目编号：100012761。 为了掌握强化学习中的Q-learning分支，我们可以训练一个AI来帮助完成一款名为CartPole-v0的游戏。游戏的规则很简单：我们需要操控一辆小车左右移动，以使它上面不断变长的木棒保持平衡。
     
  • A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym环境中的测试结果
    优质
    简介：本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法，并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证，展示了该模型的有效性和优越性。 使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法实现的重要说明：此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型，请参考Arthur的相关论文。 该训练仅适用于小批量大于30的情况，这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程，并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True，可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。 这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意，在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径！
     
  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台
    优质
    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。 目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
     
  • Gym-USV：无人水面航行器的OpenAI训练环境
    优质
    Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台，旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境，支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。 在健身房环境中进行USV（无人水面车辆）导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下： ``` pip install -e . ``` 关于参考文献： 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda，“无人水面车辆的建模，识别和控制”，发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多，“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”，发表于全球海洋2020会议。
     
  • Deep Reinforcement Learning for Atari Pong using DQN Algorithm in PyTorch on OpenAI...
    优质
    本研究运用PyTorch实现基于深度Q网络(DQN)算法的深度强化学习模型，成功应用于OpenAI环境下的Atari乒乓球游戏中，展示了在复杂游戏环境中自主学习的能力。 在Atari Pong游戏中应用深度强化学习算法的目的是评估深度Q网络（DQN）在OpenAI环境中对Pong游戏的效果与准确性，并测试该算法的各种改进版本，包括多步DQN、Double DQN 和 Dueling DQN。 从实验结果可以看出，在基本DQN的情况下，仅需大约110次游戏就能达到接近人类的准确度；而经过300场左右的游戏后，其表现则能达到非常高的水平。此项目中考虑的不同版本的改进型DQN显示出在效率和准确性方面的一些提升效果。 Atari 1600仿真器由OpenAI开发，可以用于59种不同的游戏来测试强化学习算法的效果。由于输入数据是当前帧（210x160x3）的RGB图像，并且处理这些图片所需计算量过大，因此将它们转化为灰度图进行简化。接下来的操作包括对图像进行下采样并裁剪至可播放区域大小为84x84x1。
     
  • OpenAI Gym中的环境理解与展示——强化学习入门
    优质
    本教程旨在为初学者介绍OpenAI Gym库，并通过具体实例讲解如何理解和使用其中的环境进行强化学习实验。 本段落以CartPole为例介绍强化学习中的OpenAI Gym环境。首先创建一个新的Python文件，并输入以下代码： ```python import gym env = gym.make(CartPole-v0) # 使用gym库中的CartPole环境 env = env.unwrapped # 打开包装层以访问原始环境对象 print(env.action_space) # 输出动作空间，输出结果可能难以理解 ``` 这段代码的作用是导入必要的`gym`库，并创建一个名为CartPole-v0的环境实例。接着通过取消封装来直接使用基础环境对象。最后打印出该环境中可用的动作空间信息，但此时可能会发现输出的内容并不直观易于理解。