具有负值的OpenAi-Gym离散空间
OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包。它提供了一系列标准化的环境，用于训练和评估强化学习算法的性能。OpenAI Gym中的环境可以是连续空间或离散空间。
离散空间是指状态空间或动作空间是有限的，且只能取离散值的情况。在强化学习中，离散空间通常用于处理具有有限状态和动作的问题。例如，一个离散空间的问题可以是一个迷宫游戏，其中智能体可以在有限的位置上移动。
具有负值的OpenAI Gym离散空间是指在离散空间中，状态或动作可以取负值的情况。这意味着智能体可以在离散空间中向负方向移动或执行负动作。这种情况下，智能体可以在状态或动作空间的负值范围内进行探索和学习。
在实际应用中，具有负值的OpenAI Gym离散空间可以用于解决一些特定问题，例如负值表示损失或惩罚的情况。通过在离散空间中引入负值，可以更好地模拟现实世界中的复杂情况，并让智能体学会避免负面的状态或动作。
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我已经创建了一个自定义的健身房环境，其中的动作可以是-100到+100之间的任何整数。据我所知，不可能创建一个允许负值的离散空间，我提供的唯一解决方案是创建一个从-100到+100的Box空间(请注意，这是一个连续的空间)。由于大多数强化学习代理假定动作空间为离散空间，因此我在运行代码时遇到了困难(我知道有一些代理运行在连续<e
浏览 22提问于2019-11-13得票数 2
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我正在尝试绘制一张具有正值和负值的地图。所有的正值都应该是红色的，负值应该是蓝色的，而零值应该是白色的，就像这个具有离散颜色的样图一样
下面是我使用的代码：ras1 <- raster(nrow=10*10) s <- stack(ras1,ras2)
levelplot(s,par.set
浏览 1提问于2015-11-17得票数 9
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如果我们将具有非负值的概率向量传递到离散分布中，会产生什么后果，例如：我试图搜索有关它的文档，但似乎没有人提到它！这是不明确的行为吗？我通过要求它生成一个随机数来测试它，它似乎永远不会返回1(这是第二个元素)，它是真实的吗？
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浏览 16提问于2019-10-08得票数 2
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此环境具有代理可以采取的两个基本操作：“左”或“右”(例如，0或1)。
然而，“左”或“右”的动作可以在一个离散的“度”数中进行。例如，我可以用百分之七十的“左”动作，或者用百分之十六的“右”动作。假设每个“左”或“右”的离散动作空间在0-100%之间，使得整个动作空间的离散大小为201 (0-200，增量为1)，在任何给定的状态下，代理是否学习
浏览 0提问于2019-07-24得票数 1
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我正在使用OpenGL来实现一些屏幕空间过滤器。出于调试的目的，我想保存一堆纹理，以便可以比较各个像素值。问题是这些16位浮点纹理具有负值。你知道任何支持负值的图像文件格式吗？我怎么能导出它们呢？
浏览 3提问于2020-11-10得票数 2
除了之外，我还没有找到更详细的文档。
一个具有2^n状态的观察空间--为所采取的每一种可能的动作组合提供状态。我想要一个动作向量的一个热表示-1表示action was already taken，0表示action still hadn'
浏览 1提问于2019-01-03得票数 1
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我已经看到了用于具有离散动作空间的强化学习任务的强化策略算法的多个实现。是否有针对连续动作空间的算法(或其他策略梯度算法)的实现？更具体地说，有没有可能从OpenAI健身房实现两足动物运动的增强-“人形-v2”？
谢谢。
浏览 1提问于2018-04-13得票数 2
我刚刚创建了我的第一个神经网络，它使用梯度法和反向传播学习算法。它采用双曲正切作为激活函数。代码是很好的单元测试，所以我充满了良好的希望，网络将实际工作。然后，我决定创建一个集成测试，并试图教我的网络解决一些非常简单的功能。基本上，我在测试体重是否改善(只有一个，因为这是一个很小的净输入加上一个神经元)。我钻研了代码，发现了一些有趣的事实。
双曲正切最大值为1，因此无论权重*输入之和多大，神经元的输出绝对值总是<= 1。换句话说，如果函数<e
浏览 5提问于2014-07-20得票数 3
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我的问题是，我想要创建一个15px空间。 text-transform: uppercase; margin-top: 15px;下面是我的代码
浏览 1提问于2019-12-20得票数 0
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我想创建自定义的openai健身房环境，它有离散的状态空间，但有浮点值。更精确地说，它应该是一个0.25步长的值范围: 10.0，10.25，10.5，10.75，11.0，...，19.75，20.0 有没有办法在openai健身房定制环境中做到这一点，使用离散空间，盒子，MultiDiscrete或其他一些空间？离散需要一个整数，而Box似乎没有某种step参数。
浏览 30提问于2019-06-11得票数 4
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对于离散的动作空间环境，RL算法可以通过简单地映射(或舍入)agent在连续空间范围(健身房环境)中的动作到openai健身房环境中的离散动作来实现RL算法吗？
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浏览 3提问于2016-05-04得票数 8
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我有一个开放的人工智能健身房的环境，那里的观测空间大约是12,12.5,16.7，一个值是离散的，另外两个值是连续的，我如何在健身房中定义它呢？我试过使用多重离散和离散，但它不覆盖连续空间，我也尝试了框，但第一个整数是有问题的。
浏览 5提问于2022-03-21得票数 0
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基于DQN的健身赛车v0
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我已经成功地使用了PPO算法，现在我想使用DQN算法，但是当我想训练模型时，它给了我这个错误：
import osfrom stable_baselines3 import DQN
from stable_baselines3
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