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...
在强化学习实战部分,我们以CartPole环境为例,从模型创建到模型评估和上线,全方位地讲解了一个完整的RL项目的实施步骤。我们还提供了详尽的PyTorch代码示例和解释,帮助读者更好地理解和应用这些概念。 强化学习不仅在理论研究中占有重要地位,也在实际应用,如自动驾驶、金融交易和医疗诊断等多个领域有着广泛的应用前景。然...
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...
PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发并发布于2017年。它使用Python语言编写,并提供了强大的GPU加速功能,使得深度学习模型的训练和推理更加高效。与TensorFlow等其他深度学习框架相比,PyTorch具有更加灵活的动态计算图和易于使用的API,使得研究人员和开发人员能够更加快速地构建和调试深度学习...
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:
一文读懂强化学习:RL全面解析与Pytorch实战 在本篇文章中,我们全面而深入地探讨了强化学习(Reinforcement Learning)的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程(MDP)到高级算法如PPO,文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时,我们还专门探讨了强化学习在多个领域,如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的...
基于最大熵框架的SAC算法数学原理 演员网络与评论家网络的具体架构设计 基于PyTorch的详细实现方案 网络训练的关键技术要点 SAC算法采用演员-评论家架构,演员网络负责生成动作策略,评论家网络评估动作价值。通过两个网络的协同优化,实现策略的逐步改进。整个训练过程中,演员网络致力于最大化评论家网络预测的Q值,同时保持适...
一文读懂强化学习:RL全面解析与Pytorch实战 在本篇文章中,我们全面而深入地探讨了强化学习(Reinforcement Learning)的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程(MDP)到高级算法如PPO,文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时,我们还专门探讨了强化学习在多个领域,如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的...
ElegantRL小雅:基于PyTorch的深度强化学习框架 近年来,不少研究者和机构都在研究使用深度强化学习技术解决量化交易问题,其中FinRL 是在这一领域中展示了巨大的潜力的 Python 开源项目。FinRL最初由哥伦比亚大学的一个研究团队提出,是适用于量化交易的深度强化学习项目,为从业人员提供用于流程化策略开发的统一项目模板。FinRL...
天授（Tianshou）是纯 基于 PyTorch 代码的强化学习框架，与目前现有基于 TensorFlow 的强化学习库不同，天授的类继承并不复杂，API 也不是很繁琐。最重要的是，天授的训练速度非常快，我们试用 Pythonic 的 API 就能快速构建与训练 RL 智能体。 目前天授支持的 RL 算法有如下几种： Policy Gradient (PG) Deep Q...