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高速公路环境自动驾驶和战术决策任务的环境集合高速公路环境中可用环境之一的一集。环境高速公路 env = gym . make ( "highway-v0" ) 在这项任务中，自我车辆正在一条多车道高速公路上行驶，该高速公路上挤满了其他车辆。代理的目标是达到高速，同时避免与相邻车辆发生碰撞。在道路右侧行驶也有奖励。高速公路-v0 环境。合并 env = gym . make ( "merge-v0" ) 在这项任务中，自我车辆从主干道开始，但很快就会接近路口，进入坡道上的车辆。代理现在的目标是保持高速，同时为车辆腾出空间，以便它们可以安全地并入交通。 merge-v0 环境。迂回 env = gym . make ( "roundabout-v0" ) 在此任务中，自我车辆是否接近交通流量较大的环形交叉路口。它将自动遵循其计划路线，但必须处理车

2021-09-06 20:20:48 150KB reinforcement-learning autonomous-driving gym-environment Python

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动手使用Python进行元学习：使用Tensorflow使用一键式学习，MAML，爬行动物，Meta-SGD等进行学习学习-源码

动手使用Python进行元学习：使用Tensorflow使用一键式学习，MAML，爬行动物，Meta-SGD等进行学习学习

2021-09-06 19:38:20 36.59MB reinforcement-learning tensorflow keras one-shot-learning

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2.3 Q Learning 思维决策 (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#2.3_Q_Learning_思维决策_(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)

2021-09-01 22:00:21 22.82MB 学习资源

2.2 Q Learning 算法更新 (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#2.2_Q_Learning_算法更新__(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)

2021-09-01 22:00:18 26.08MB 学习资源

2.1 简单例子 (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#2.1_简单例子__(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)

2021-09-01 22:00:16 34.49MB 学习资源

2 要求准备 (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#2_要求准备__(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)

2021-09-01 22:00:14 12.5MB 学习资源

1 why? (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#1_why__(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)

2021-09-01 22:00:09 4.19MB 学习资源

6.4 PPO/DPPO Proximal Policy Optimization (强化学习 Reinforcement Learning with tensorflow 教学)

#6.4_PPO_DPPO_Proximal_Policy_Optimization_(强化学习_Reinforcement_L

2021-09-01 21:00:30 40.32MB 学习资源

6.3 A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#6.3_A3C_(Asynchronous_Advantage_Actor-Critic)_(强化学习_Reinforceme

2021-09-01 21:00:30 64.32MB 学习资源

6.2 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) (强化学习 Reinforcement Learning 教学)

#6.2_DDPG_(Deep_Deterministic_Policy_Gradient)_(强化学习_Reinforceme

2021-09-01 21:00:29 44.8MB 学习资源

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