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Reinforcement-Learning-projects-on-predesigned-gym-environments:...
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2021-04-12
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Reinforcement_learning_projects_on_premade_gym_environments Q_table_mountain_car :尝试使用Q-table解决MountainCar-v0环境。 continous_action_trial :这是用于健身房环境的连续动作空间的q表(continousMountainCar-v0)。 我包括了用于山地车和卡特波勒的q表,因此您可以看到我为实现此目的而加班所做的更改。 game_cartpole_random_weights :这是尝试使用生成的随机权重来解决CartPole-v0环境。 cartpole_qtable :使用Q表解决CartPole-v0环境 Highway_env_2 :解决Highway-v0环境。 我们的工作是通过改变车道和调节车速来导航我们的汽车。 我已经使用了DQN(深层Q网络
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Reinforcement-Learning-projects-on-predesigned-gym-environments-main.zip (14个子文件)
Reinforcement-Learning-projects-on-predesigned-gym-environments-main
cp.ckpt.data-00000-of-00001 621KB
vw_model.h5 650KB
chatbot.py 2KB
game_cartpole_random_weights.py 1KB
highway_env_2.py 7KB
highway_run.py 772B
README.md 917B
cartpole_qtable.py 4KB
continuos_action_trial.py 4KB
cp.ckpt.index 2KB
Q_table_MountainCar.py 4KB
highway_run.mp4 9.43MB
checkpoint 71B
requirements.py 487B
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cocoaitea
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