AndrewGSD的博客

给模型训练具体指定GPU。

论文名称：Safe Active Learning for Multi-Output Gaussian Processes1.论文见此链接：Link2. 论文要点：1）、该文章利用高斯回归去帮助实现主动学习的safety exploration, 主要从公式（1）去

安装Mujoco可以根据此教程（https://blog.youkuaiyun.com/Youtian_/article/details/103841453），但是会出现问题，以下方案可以解决。出现的问题：1.ubuntu18 Could not build wheels for mujoco-py which use PEP 517 and cannot be installed directly2. error: command ‘gcc’ failed with exit status 13. err

一、问题No dashboards are active for the current data set.之前是：tensorboard --logdir=dqn显示No dashboards are active for the current data set.的问题后来按照要求在后面加了：–bind_all最后的输入也就是：tensorboard --logdir=dqn --bind_all成功了，按照链接打开就行二、问题TensorFlow installation not f

一、导入相关需要的包import mathimport numpy as npimport gymfrom gym import spacesfrom gym.utils import seeding二、定义MountainCarEnv类，并且继承gym的env环境，在类中分别定义方法1、初始参数方法def __init__(self, goal_velocity = 0): self.min_position = -1.2 # 最小位置点 ..

强化学习 (reinforcement learning) 经过了几十年的研发，在一直稳定发展，最近取得了很多傲人的成果，后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。下面简单列举一些强化学习的成功案例，然后对强化学习做简介，介绍两个例子：最短路径和围棋，讨论如何应用强化学习，讨论一些仍然存在的问题和建议，介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会，介绍强化学习资料，回顾强化学习简史，最后，简单讨论强化学习的前景。一、成功案例我们已经见证了强化学习的一些突破，比如深度Q网