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报告机器的心脏
参与:racoon xtrr
或者是因为我认识的一个jar cake不需要对付rl agent atari(GPU)，所以你可以在终端上进行实时培训
自从DQN被deepmind团队发现后Atari在游戏中表现出超级英雄的形象已经有很长一段时间了
今天，Ogma智能系统公司的研究人员已经突破了这个限制。他们已经提供了一个战略搜索框架，来实时地训练祖先游戏
正如你所见特工拦截并启动攻击策略我们可以观察到
换句话说，该算法执行像素和策略之间的映射
研究人员将向SPH应用开源代码，它将动态系统应用程序数学、计算神经科学和机器学习相结合，为Python API提供了适当的机制
专案位址
https://github . com/ogm acorp/ogman EO 2
Ogman 2号
研究人员不仅在Pong上运行SPH，而且在持续策略领域也运行得很好，比如OpenAI体育馆的月球车环境和Bullet的四足机器人环境
65432 + 4R
在月亮星的环境中每一集平均每一集都有100分的奖励如果训练时间超过30，000代机器的心脏也开始工作了
算法框架
ogmaneo2是用于学习Pong控制策略的通用框架，如下图所示，通过图像编码器实现了昆虫图像的两层视角
号
项目测量
在安装pogmaneo2之前，我们必须编译并安装适当的c库，并将ogamano 2克隆到本地
孩子们去玩玩https://github . com/ogm acropy/ogman EO 2吧
然后，导航到ogmaneo2下，以创建在构建存储编译期间创建的文件夹
导入未完成
OS . chdir(& #39)ogamano 2和# 39是否有效
孩子们，mkdir build
OS . chdir(“39”)构建和39是否有效
现在，我们说对了ogmaneo2的其馀部分，我们需要cmake-dbuild _ shared _ libs = 10的命令；所以我们可以在pygomeoneo 2扩展库使用它
儿童版cmake-d build _ shared _ libs = ontrr
-孩子们-make
孩子们做安装
成功安装ogamano 2后，安装适用于SWIG v3和ogamano 2的Python扩展库
孩子们，安装好了3.0版的apt-get installatsig 3.0版
OS . chdir(39)/内容是否有用
孩子们，我是https://github . com/ogm acop/pog马诺2
OS . chdir(39)pygogmagno 2 & 39可以用吗
孩子们，Python 3安装。pyinstall--usertr
现在请输入您的导入pyogmaneo，如果没有错误提示，则表明成功安装了pogenemy 2
使用正式提供的时间序列恢复进行测试
将numpy汇入为
皮格马利翁进口
输入mapplotlib.pyplotas ttr
#设置线程数
pogamano .计算机系统. setNum线程(4)
#计算机系统创建
cs = .计算机系统
这个输入编码的解决方案代表一个有限的尺度bins"
输入栏数= 64
缩放的限制
边界= (-1.0、1.0)
#定义图层说明:每个图层名的参数
LDS信号
最后，python3执行了cartpole专案。/example/cartpole . py只使用150集来解决cartpol任务，如下所示
号
