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OpenAI Gymは、強化学習を開発・強化するためのシミュレーション環境です。強化学習における実験や評価環境などを標準化し提供することを目的としています。さらに、結果をアップロードしたり、他の人の実行結果や実装を見ることも可能です。

強化学習

強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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python opengymの並列化

Flan.

総合スコア123

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強化学習とは、ある環境下のエージェントが現状を推測し行動を決定することで報酬を獲得するという見解から、その報酬を最大限に得る方策を学ぶ機械学習のことを指します。問題解決時に得る報酬が選択結果によって変化することで、より良い行動を選択しようと学習する点が特徴です。

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投稿2021/06/14 09:34

編集2021/06/21 20:53

opengymで環境を並列化するにはどうすればいいですか?
このままでは環境を並列化させているアルゴリズム(A3c ape-x R2D2)
をgymで試せません

import gym import numpy as np #Pendulum-v0 #Breakout-v0 env = gym.make('Pendulum-v0') env.reset() for i in range(2000): env.render() action=env.action_space.sample() observation, reward, done, info = env.step(action) print(observation.shape,action,reward) if done: env.reset()

並列化なしでは動きます
DQNでの学習は成功しています

理想としては

observation, reward, done, info = env.step(action) action.shape=[バッチ,アクション] observation.shape=[バッチ,入力サイズ] reward.shape=[バッチ,1]

こういう風になっくれるとうれしいです

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