第四节:action动作和observation观察值的值类型

本文介绍了强化学习中环境的action和observation的值类型,包括Discrete、Box、MultiBinary、MultiDiscrete和Text等基本类型,以及Dict、Tuple和Sequence等组合类型。这些类型定义了强化学习模型的输入和输出,对于理解和应用强化学习至关重要。文章以炒股为例,阐述了不同类型在实际问题中的应用。

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本专栏是强化学习运用在买卖股票之上的入门学习内容。
主要解决强化学习代码落地和代码实践,不需要学习相关数学原理,直观简单的带领读者入门强化学习炒股。
查看本专栏完整内容,请访问:https://blog.youkuaiyun.com/windanchaos/category_12391143.html
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本章是强化学习的基础,需要至少理解Discrete

为什么要学习值类型

一句话,认识和学习action的值以及observation观察值(环境返回给agent的值)可取哪些非常重要,因为这是输入-输出模型中负责输入和输出的部分,搞懂这个,我们便能更好的驾驭强化学习。

我们直接看源码(gym.space目录下),并给出说明:

空间值简单描述是一个数学集,并在Gym中用于指定有效的动作和观察值。

每个Gym环境必须具有action_spaceobservation_space属性。

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