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MinAtar: An Atari-Inspired Testbed for Thorough and Reproducible Reinforcement Learning Experiments
发表时间：2019 文章要点：这篇文章做了一个简化版的Atari。现在的Atari game还是太慢了，大家做实验基本上都跑不超过5个随机种子，实验说服力不够。这篇文章搞了个简化版，输入只有1010n的binary的表征,其中n表示channel（n channels corresponding to game specific objects）。动作从原来的python各种BUG报错解决
报错1 python学习交流群：660193417### Could not build atari-py: Command '['cmake', '..']' returned non-zero exit status 1.. (HINT: are you sure cmake is installed? You might also be missing a library. Atari-py requires: zlib [instaMODEL BASED REINFORCEMENT LEARNING FOR ATARI
发表时间：2020（ICLR 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个叫Simulated Policy Learning (SimPLe)的算法，用model based的方式来提高sample efficiency，在和环境交互100K次的限制下，比所有model free算法的效果好。 具体的，就是去学一个world model，这个world model包括environment所有的组成强化学习运行环境，atari 2600 游戏模拟器，atari-py库 —— 无法运行游戏，pacman，surround，报错: Segmentation fault (core dumped)
atari2600运行环境： https://github.com/openai/atari-py 安装环境，以及导入 rom文件这里不进行介绍（前文已介绍）： 测试环境是否可以运行的代码： import atari_py def fun(game): ale = atari_py.ALEInterface()强化学习中atari游戏环境下帧的预处理操作
在网上找到一个Rainbow算法的代码（https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow），在里面找到了atari游戏环境下帧的预处理操作。 具体代码地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668/Rainbow/blob/master/env.py # -*- coding: utf-8 -*- from collections import dequ不需要借助GPU的力量，用树莓派也能实时训练agent玩Atari
来源： 机器之心 还是熟悉的树莓派！训练 RL agent 打 Atari 不再需要 GPU 集群，这个项目让你在边缘设备上也能进行实时训练。 自从 DeepMind 团队提出 DQN，在 Atari 游戏中表现出超人技巧，已经过去很长一段时间了。在此期间持续有新的方法被提出，不断创造出 Deep RL 领域新 SOTA。然而DQN玩Atari游戏安装atari环境bug指南
1.遇到bug：缺少atari.py怎么办 →在pypi.org官网上下载atari_py-0.2.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl，因为我安装的python环境是3.6版本，在Anaconda Prompt里边将目录定位在whl的下载路径，pip install atari_py-0.2.9-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装成功啦 2.遇到bug：ROM找不到环境怎Windows环境下配置深度强化学习环境玩Atari游戏
Windows环境下配置深度强化学习环境玩Atari游戏 1.在anaconda命令行下创建新的环境 conda create -n gym_env python=3.8.5 #可以定义自己的环境名 2.激活环境 activate gym_env 补充： 如果需要cuda加速需要安装cuda和cudnn 安装cuda： 查看自己电脑的显卡版本，去https://developeMuZero：用学习模型规划MuZero玩转雅达利、围棋、国际象棋和日本将棋
Karen Simonyan, 1 ∗ ^{1*} 1∗ Laurent Sifre,强化学习7日打卡营--使用gym游戏的预处理
最近参加完百度强化学习7日打卡营的学习班，初步了解了一些强化学习的算法。学习完后，试着开始玩玩atari的游戏，老师给了一个demo，https://github.com/PaddlePaddle/PARL/tree/develop/examples/DQN_variant，model，algorithm，agent等就不多说了，这些老师课堂已经讲的很清楚了。 这个demo，需Playing Atari with Deep Reinforcement Learning:打响DRL的第一枪
这篇文章就是DQN,DRL领域非常重要的一篇文章,也是David Silver大神的工作。文章本身没有什么难度。 文章说了RL和DL 的两个不同之处 - DL 尤其是supervised learning 需要大量的labelled training data, 强化学习只有一个scalar Reward，并且reward很可能 noisy, sparse, delayedpython3.6安装open AI gym环境（windows）
windows下安装gym环境 ①pip install gym ②安装atari环境 pip install --no-index -f https://github.com/Kojoley/atari-py/releases atari_py为手机游戏而生的Linux 发行版
很多 Linux 爱好者喜欢用他们的 Linux 系统玩游戏，看起来似乎并不需要一个可以玩手机游戏的操作系统。UALinux 是一家推广使用 GNU/Linux 的乌克兰公司。UALinux 开发了一个 Ubuntu 版本填补了这一空白，并把这个基于 Ubuntu 16.04 的操作系统（OS）命名为 Ubuntu GamePack。 内容Lunar Lander 月球冒险
发售年份 1979 平台 街机 开发商 雅达利(Atari) 类型 飞行模拟 https://www.youtube.com/watch?v=McAhSoAEbhM