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OpenAI Gym

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。

Google Colaboratory

Google Colaboratoryとは、無償のJupyterノートブック環境。教育や研究機関の機械学習の普及のためのGoogleの研究プロジェクトです。PythonやNumpyといった機械学習で要する大方の環境がすでに構築されており、コードの記述・実行、解析の保存・共有などが可能です。

Python

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。

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OpenAI Gym GoogleColabで使いたい

progra

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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2021/12/31 14:17

編集2021/12/31 21:22

OpenAI Gymに似た、PettingZooと呼ばれるAPIを用いて、シミュレーションをGoogle Colabで行いたいと思っています。
https://www.pettingzoo.ml/#

!pip install pettingzoo[butterfly]
を実行したあと、チュートリアルに書かれている以下のコードを実行したのですが、
name 'policy' is not defined
というエラーが出てしまいました。どのようにすれば使えるようになるのでしょうか。

Python

1 from pettingzoo.butterfly import knights_archers_zombies_v7 2 env = knights_archers_zombies_v7.env() 3 env.reset() 4 for agent in env.agent_iter(): 5 observation, reward, done, info = env.last() 6 action = policy(observation, agent) 7 env.step(action)

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回答1

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自己解決

policyは自分で定義する必要がありそうです。

投稿2022/01/01 15:26

progra

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