最近来自牛津大学Foerster Lab for AI Research（FLAIR）的研究人员分享了一篇博客，介绍了如何使用JAX框架仅利用GPU来高效运行强化学习算法，实现了超过4000倍的加速；并利用超高的性能，实现元进化发现算法，更好地理解强化学习算法。文章链接：https://chrislu.page/blog/meta-disco/代码链接：https://github.com/lu...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、离线强化学习、自博弈训练、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。 目前,OpenRL支持的特性包括: 简单易用且支持单智能体、多智能体...
基于Ray 的分布式强化学习框架,Ray 是一个面向大规模机器学习和增强学习应用的高性能分布式执行框架。业级的强化学习库,优势在于分布式计算和自动调参,支持 TensorFlow/PyTorch,很多大企业比如谷歌、亚马逊、蚂蚁金服都在用。该框架社区活跃、开源代码更新频繁。 但是这个库太通用了,上手比较困难,它使用的是自己的分布式集...
2024年3月5日，具身智能与人形机器人公司星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举意在降低人形机器人算法的开发门槛，助力全球学界和业界的研究者们在人形机器人领域的创新工作。雷峰网了解到，星动纪元于2023年8月在北京成立，由清华大学交叉信息研究院孵化，致力于具...
该模型使用了一系列二维游戏进行训练,在这些游戏中数字可以自由移动。用来训练 COBRA 模型的环境就是最近 deepmind 开源 DRL 三大框架之一,SpriteWorld。 SpriteWorld 是一个基于 python 的强化学习环境,它由一个可以自由移动的简单形状的二维竞技场组成。更具体地说,SpriteWorld 是一个二维方形竞技场,有不同数量的彩色 ...
强化学习(reinforcement learning,RL)是近年来最受关注的人工智能研究方向之一,在机器人、游戏等领域应用甚广。现有的强化学习框架往往无法支持高效、定制化的训练场景的问题。 近日,GitHub上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习(RL)框架引发关注。 项目地址:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY ...
近日,GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习(RL)框架引发关注。 项目地址:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法,并且易于定制。由于 JORLDY 目前还是 beta 版本,与现有框架相比存在一些不足。 开发团队表示未来将继续提高 JORLDY 的可用性。此外...
刚刚，这家背靠谷歌，烧了数十亿元的全球顶尖AI研究机构，开源了史上最全强化学习框架OpenSpiel。在这个框架中，实现了28款可用于研究强化学习的棋牌类游戏和24个强化学习中常用的算法，DeepMind的成名作AlphaGo的基础算法也在其列。此外，还包括用于分析学习动态和其他常见评估指标的工具。更关键的是，OpenSpiel适用人群...
但不用担心，Google 近日发布了一个替代方案：基于 TensorFlow 的开源强化学习框架 Dopamine（多巴胺）。 Google 的博文中提到，这个基于 Tensorflow 的强化学习框架，旨在为 RL 的研究人员提供灵活性，稳定性和可重复性的研究。受到大脑中奖励动机行为的主要成分的启发，以及反映神经科学与强化学习研究之间强烈的历史联系...
但不用担心,Google 近日发布了一个替代方案:基于 TensorFlow 的开源强化学习框架 Dopamine(多巴胺)。 Google 的博文中提到,这个基于 Tensorflow 的强化学习框架,旨在为 RL 的研究人员提供灵活性,稳定性和可重复性的研究。受到大脑中奖励动机行为的主要成分的启发,以及反映神经科学与强化学习研究之间强烈的历史联系,该平台...