強化学習 - 生のピクセルから学ぶ

私はRLにSuttonの本で紹介されました。この知識をさらに高めるために、エージェントが生のピクセルからどのように学習し、H2Oを使用した例を実装しようとしているかを調べたいと思います。私はJava APIを使いたいです。強化学習 - 生のピクセルから学ぶ

スパークリングウォーターは私が使用すべき分布ですか？
生のピクセルをh2oにストリームするにはどうすればよいですか？たとえば、ピンポンゲームを使ってh2o RLエージェントを学習させるにはどうすればよいですか？どのようなディープラーニングのh2o APIが使われていますか？

私がRLについて学ぶために他の文献を参照しているので、回答がh2oに関するものであれば分かります。

しかし、それでもまだ、私はH2OのRLエージェントが学ぶのを助けるためにゲームから画像ピクセルをストリーミングするためにJavaを使用する方法を理解する必要があります。例は主にRとPythonを使用しています。

H2Oは、この時点で強化学習をサポートしていません。

OpenAI Gym、Keras-RL（ケラスのための深部強化学習）またはTheano-based implementation of Deep Q-learningのようなものをチェックしてください。

2017-05-10 04:06:37

しかし、このコードではすでにh2oにある基本的なアルゴリズムが必要です。 1つは少数を結合し、結果を得ることができるか。 –

@MohanRadhakrishnanはい、そうです、H2Oは、強化学習フレームワークを含むように拡張することができます。私が気づいている瞬間、誰もそれを積極的に取り組んでいません。 –

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