DRL_Gym 是一个专注于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）的在线平台。它提供了一个丰富的环境库，让研究者们可以轻松地测试和比较不同的 DRL 算法。

特点

  • 丰富的环境库：涵盖多种游戏、机器人控制、模拟环境等。
  • 可视化界面：实时显示算法的运行过程和结果。
  • 易于使用：无需安装额外的软件，通过浏览器即可访问。

使用方法

  1. 访问 DRL_Gym 官网。
  2. 选择一个环境。
  3. 选择一个算法。
  4. 开始训练。

示例

假设我们要训练一个算法来玩乒乓球游戏。

  1. 在 DRL_Gym 官网上选择 "Pong" 环境。
  2. 选择 "Deep Q-Network" 算法。
  3. 开始训练。

Pong 环境示例

扩展阅读

如果您想了解更多关于 DRL 的知识，可以阅读以下文章：

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