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  【Python】OpenAI：基于 Gym-CarRacing 的自動駕駛項(xiàng)目（1） | 前置知識介紹 | 項(xiàng)目環(huán)境準(zhǔn)備 | 手把手帶你一步步實(shí)現(xiàn)

  ?猛戳！跟哥們一起玩蛇啊? ???《一起玩蛇》??? ?? 寫在前面： ?本篇是關(guān)于自動駕駛專業(yè)項(xiàng)目 Gym-CarRacing 的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一種在 OpenAI Gym 平臺上開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的模擬環(huán)境。 本專欄提供完整可運(yùn)行代碼，包括環(huán)境安裝的詳細(xì)講解，將通過 \\\"理論+實(shí)踐

  2024年02月02日

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  2024年02月03日

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  【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自動駕駛項(xiàng)目（3） | 路徑訓(xùn)練功能的實(shí)現(xiàn) | 規(guī)劃與決策 | 路徑平滑 | 利用公式進(jìn)行目標(biāo)速度預(yù)測

  ???? 猛戳訂閱！? ???《一起玩蛇》?? ?? 寫在前面： ?本篇是關(guān)于多倫多大學(xué)自動駕駛專業(yè)項(xiàng)目的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一種在 OpenAI Gym 平臺上開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的模擬環(huán)境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一個(gè)版本，經(jīng)過修改以支持模擬汽車在賽道上行駛的物理過

  2024年02月06日

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  【OpenAI】Python：(3) 基于 Gym-CarRacing 的自動駕駛項(xiàng)目 | 路徑訓(xùn)練功能的實(shí)現(xiàn) | 規(guī)劃與決策 | 路徑平滑 | 利用公式進(jìn)行目標(biāo)速度預(yù)測

  ???? 猛戳訂閱！? ???《一起玩蛇》?? ?? 寫在前面： ?本篇是關(guān)于多倫多大學(xué)自動駕駛專業(yè)項(xiàng)目的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一種在 OpenAI Gym 平臺上開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的模擬環(huán)境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一個(gè)版本，經(jīng)過修改以支持模擬汽車在賽道上行駛的物理過

  2024年02月22日

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  【OpenAI】Python：基于 Gym-CarRacing 的自動駕駛項(xiàng)目（4） | 車輛控制功能的實(shí)現(xiàn) | 開環(huán)控制 | 閉環(huán)控制 | 啟停式控制 | PID 控制 | Stanley 控制器

  ? ?猛戳！跟哥們一起玩蛇啊? ???《一起玩蛇》??? ? ?? 寫在前面： 本篇是關(guān)于多倫多大學(xué)自動駕駛專業(yè)項(xiàng)目的博客。GYM-Box2D CarRacing 是一種在 OpenAI Gym 平臺上開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的模擬環(huán)境。它是流行的 Box2D 物理引擎的一個(gè)版本，經(jīng)過修改以支持模擬汽車在賽道上

  2024年02月08日

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  2024年02月03日

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  Pytorch深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：Gym安裝與環(huán)境搭建教程(附基本指令表)

  本專欄重點(diǎn)介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)學(xué)原理，并且 采用Pytorch框架對常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法、案例進(jìn)行實(shí)現(xiàn) ，幫助讀者理解并快速上手開發(fā)。同時(shí)，輔以各種機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理技術(shù)，擴(kuò)充人工智能的底層知識。 ??詳情：《Pytorch深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)》 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是在潛在的不確定復(fù)雜環(huán)

  2024年02月05日

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  說點(diǎn)人話的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：如何顯示當(dāng)前訓(xùn)練的環(huán)境，openai gym不顯示畫面，env.render()不顯示畫面，CartPole不顯示畫面

  在早期版本gym中，調(diào)用env.render()會直接顯示當(dāng)前畫面，但是現(xiàn)在的新版本中這一方法無效?，F(xiàn)在有一下幾種方法顯示當(dāng)前環(huán)境和訓(xùn)練中的畫面： 1. render_model = \\\"human\\\" 顯示效果： ? 問題： 該設(shè)置下，程序會輸出所有運(yùn)行畫面。但是這一步會帶來一個(gè)問題，因?yàn)楫嬅驿秩拘枰獣r(shí)

  2024年02月13日

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  Anaconda+PyCharm+PyTorch+Gym深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境搭建 送新手直接送進(jìn)煉丹爐

  需要下載的軟件和包： Anaconda Pycharm Python PyTorch gym pygame 直接從官網(wǎng)下載： https://www.anaconda.com https://www.anaconda.com/ 點(diǎn)擊Download下載即可。 下載好后，打開安裝包，自己選一個(gè)安裝路徑，默認(rèn)路徑也行，放其他盤也行，我安裝在D盤下的Anaconda文件夾下。 安裝向?qū)б宦废乱徊郊纯?/p>

  2024年02月06日

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• （9-5）基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的量化交易策略（OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt）：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型

  本項(xiàng)目的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的是基于Stable Baselines實(shí)現(xiàn)的，Stable Baselines是OpenAI Baselines的一個(gè)分支，經(jīng)過了重大的結(jié)構(gòu)重構(gòu)和代碼清理工作。另外，在庫FinRL中包含了經(jīng)過調(diào)優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，如DQN、DDPG、多智能體DDPG、PPO、SAC、A2C和TD3，并且允許用戶通過調(diào)整這些深度

  2024年01月25日

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