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1废话最近用到OpenAIGym，相关的介绍比较少，为了用着方便点，翻了翻底层，下边记录下我的理解，包括两部分，一个是gym的结构和说明，还有一个是在执行我们程序时，底层程序的执行顺序。注意：我只介绍我知道的部分，随着理解的深入介绍...
强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态...
OpenAIGym学习（一）：OpenAIGym初探1.OpenAIGym介绍OpenAIGym是一个用于开发和比较RL算法的工具包，它包括一系列不断增长、完善的环境（如simulatedrobots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...
下面简单看几个在课程与论文中常常引用到的环境。Boxing-ram-v0Atari2600的拳击游戏。拳击显示了两个拳击手的俯视图，一个白人和一个黑人。足够接近时，拳击手可以用拳打他的对手（通过按Atari操纵杆上的开火按钮执行）。这会使他的对手稍微退缩。
OpenAIGym支持定制我们自己的学习环境。有时候AtariGame和gym默认的学习环境不适合验证我们的算法，需要修改学习环境或者自己做一个新的游戏，比如贪吃蛇或者打砖块。已经有一些基于gym的扩展库，比如MADDPG。
用户手册1.简介1.1这是什么欢迎来到玩转DeepRL！这是一个OpenAI提供的教育资源，使得学习深度强化学习（deepRL）更加容易。对于不熟悉者：强化学习（RL）是一种机器学习方法，用来教智能体怎么通过试验和错误完成任务。
论文的话包括OpenAI写的一些，可能在下面会提到几篇有代表性的。针对一个特定的问题设计一个什么样的reward都是耐人研究的。设计不好的reward一般都会导致网络不收敛，结果不优或者agent根本没有体会到你想让它学习的东西。
在读了DQN的论文之后，为了加深对DQN的理解，所以使用Tensorflow写了一个玩OpenaiGym中“CartPole-v0”的DQN代码框架，希望大家在理解这个DQN的基本原理代码之后，能够不断改进，然后取调试一些TRICK，能取得更好…
1.深度强化学习可以应用的游戏目前，深度强化学习还不能应用到世界观很宏大，规则不够明确的游戏（比如魔兽世界），但是针对目的，规则明确的游戏，比如moba类游戏，已经产生了可以与人类顶尖玩家对抗的成果，有兴…
在本论文中，我们表明通过自我对抗（self-play）训练的竞争性多智能体环境可以产生比环境本身复杂得多的行为。我们同样表明这样的环境带有自然而成的课程（naturalcurriculum），因为对于任何技能水平，充满该阶段智能体的环境将会有适当的难度而训练更好的智能体。
1废话最近用到OpenAIGym，相关的介绍比较少，为了用着方便点，翻了翻底层，下边记录下我的理解，包括两部分，一个是gym的结构和说明，还有一个是在执行我们程序时，底层程序的执行顺序。注意：我只介绍我知道的部分，随着理解的深入介绍...
强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAIGym、Universe和TensorFlow等安装配置；马尔可夫链和马尔可夫过程及其与强化学习问题建模之间的关系，动态...
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下面简单看几个在课程与论文中常常引用到的环境。Boxing-ram-v0Atari2600的拳击游戏。拳击显示了两个拳击手的俯视图，一个白人和一个黑人。足够接近时，拳击手可以用拳打他的对手（通过按Atari操纵杆上的开火按钮执行）。这会使他的对手稍微退缩。
OpenAIGym支持定制我们自己的学习环境。有时候AtariGame和gym默认的学习环境不适合验证我们的算法，需要修改学习环境或者自己做一个新的游戏，比如贪吃蛇或者打砖块。已经有一些基于gym的扩展库，比如MADDPG。
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论文的话包括OpenAI写的一些，可能在下面会提到几篇有代表性的。针对一个特定的问题设计一个什么样的reward都是耐人研究的。设计不好的reward一般都会导致网络不收敛，结果不优或者agent根本没有体会到你想让它学习的东西。
在读了DQN的论文之后，为了加深对DQN的理解，所以使用Tensorflow写了一个玩OpenaiGym中“CartPole-v0”的DQN代码框架，希望大家在理解这个DQN的基本原理代码之后，能够不断改进，然后取调试一些TRICK，能取得更好…
1.深度强化学习可以应用的游戏目前，深度强化学习还不能应用到世界观很宏大，规则不够明确的游戏（比如魔兽世界），但是针对目的，规则明确的游戏，比如moba类游戏，已经产生了可以与人类顶尖玩家对抗的成果，有兴…
在本论文中，我们表明通过自我对抗（self-play）训练的竞争性多智能体环境可以产生比环境本身复杂得多的行为。我们同样表明这样的环境带有自然而成的课程（naturalcurriculum），因为对于任何技能水平，充满该阶段智能体的环境将会有适当的难度而训练更好的智能体。
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