强化学习可以帮助机器翻译模型训练出更加智能、准确的翻译策略,从而提高整个翻译系统的性能。
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、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、多智能体训练的通用接口支...
基于谷歌的TensorFlow 2.0框架,SEED RL的特点是能通过集中模型推理,来利用图形卡和TPU(张量处理单元)。 为了避免数据传输瓶颈,SEED RL还使用学习器组件来集中执行AI推理,而该组件也使用来自分布式推理的输入来训练模型。 目标模型的变量和状态信息将保持在本地,并将每个环境步骤的观察结果发送给学习器组件。同时,由于该...
该框架的缺点是太工程化,套娃严重,想读懂需要话很长时间,修改的话也比较费事。 多GPU训练是不支持,具体原因见 github.com/openai/basel stable-baselines3 github:github.com/hill-a/stabl 多机多卡:不支持 Stable Baselines是一组基于OpenAI Baselines的改进版强化学习(RL: Reinforcement Learning)实现。因为 baseline...
史上最全强化学习框架 进一步说,OpenSpiel,是一个强化学习环境和算法的集合。在这个框架中,DeepMind对大部分环境和算法也都已经进行了全面测试。 目前,在OpenSpiel中实现的算法一共有24种,分别是: 极小化极大(Alpha-beta剪枝)搜索、蒙特卡洛树搜索、序列形式线性规划、虚拟遗憾最小化(CFR)、Exploitability ...
近日，DeepMind 发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使 AI 驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。近年来，在深度学习技术和算力提升的双重加持下，强化学习已经在众多复杂的 AI 挑战中取得了辉煌...
研究小结 总的来说，这项研究所提出的强化学习框架，解决了如下问题：由于神经网络结构的原因，生成图像会存在一些伪影；在不配对图像增强方法中，生成的图像分辨率有限；增强效果无法解释。而这个RL框架，可以有效的将GAN和PS进行结合，从而得到更好的图像增强效果。传送门 论文地址：arxiv号码是1912.07833 ...
近日,DeepMind 发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」,通过促使 AI 驱动的智能体在不同规模的环境中运行,该框架可以简化强化学习算法开发进程。此外,与先前方法相比,研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。 近年来,在深度学习技术和算力提升的双重加持下,强化学习已经在众多复杂的 AI 挑战中取得了辉煌战绩...
Ray是一个开源的分布式计算框架，旨在解决大规模计算任务的高性能和分布式处理需求。该框架提供了丰富的功能，其中包括Ray RLlib，一个专门用于强化学习任务的库。Ray的核心功能之一是任务调度，允许用户将任务并行化并分布到多个计算节点上，以充分利用计算资源。这对于需要在大规模数据集上进行高性能计算的任务非常重要，...
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...