因此,DRL 仍然主要是以研究形式存在,并没有在现实世界看到许多采用机器学习的应用方案;而解决这个问题就需要更好的工具和框架。 就在最近,DeepMind 发布了一系列新的开源技术,包括三种 DRL 框架:OpenSpiel、SpriteWorld 和 Bsuite,这些技术将有助于简化 DRL 方法的应用。 DRL 框架概述 作为一种新的深度学习技术,DRL...
日前，清华大学人工智能研究院基础理论研究中心发布了深度强化学习框架“天授”，代码已在GitHub开源（https://github.com/thu-ml/tianshou）。这也是继“珠算”可微分概率编程库之后，该中心推出的又一个面向复杂决策任务的编程库。天授的核心开发者接受了新智元专访，团队成员着重强调了天授系统的5大技术优势：代码简洁...
更关键的是,OpenSpiel适用人群也非常广泛。它的核心API和游戏用C++实现,并提供了PythonAPI,可用于更高级别的机器学习,优化和强化学习。这些语言也可以很容易地组合在一起。而且,代码的一个子集也已经使用Swiftfor Tensorflow直接移植到了Swift进行学习和推理,不需要跨语言操作。开源消息放出后不久,就在Twitter上引起了数...
例如百度提出的深度学习框架 PaddlePaddle、华为最新开源的深度学习框架 MindSpore、阿里的X-Deep Learning 等,这里不再拓展。 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 提供了非常多的虚拟环境,具体强化学习算法的代码需要自己来写,可以很好验证强化学习算法,众多强化学习环境都为其提供接口。
【导读】近几年,深度强化学习(DRL)一直是人工智能取得最大突破的核心。尽管取得了很多进展,但由于缺乏工具和库,DRL 方法仍难以应用于主流的解决方案。因此,DRL 主要以研究形式存在,并未在现实世界的机器学习解决方案中得到大量应用。解决这个问题需要更好的工具和框架。而在当前的 AI 领域,DeepMind 在推动 DRL 研发...
第一， 关于深度强化学习框架的意义，可能很多人有不同的看法。目前在深度强化学习这个领域，尚未形成统一...
ARL 框架的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning,是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。PARL 与现有强化学习工具和平台相比,具有更高的可扩展性、可复现性和可复用性,支持大规模并行和稀疏特征,能够快速 对工业级应用案例的验证。 这个在 github 上是开源的,但是鉴于有些朋友工具受限下载很慢...
据媒体报道,近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。据悉,Humanoid-Gym是一个为人形机器人设计的训练框架,其开源意味着用户可以通过这个框架,利用sim-to-sim转换接口,在更高精度的仿真环境Mujoco中进行验证。这将有助于提升sim-to-real转...
5. 新技术助力模型持续学习:MoE适配器框架 研究人员开发了一种新框架,通过为新任务增加特殊适配器的方式来扩展模型,帮助视觉-语言模型在不遗忘之前知识的情况下进行持续学习。这一技术突破为深度学习模型的持续学习能力提供了新的解决方案,能够有效避免传统模型在学习新任务时遗忘旧知识的问题。MoE适配器框架的推出,预示...
简介:深度强化学习中实验环境-开源平台框架汇总 本文汇总了常用的验证强化学习算法的开源环境平台。 ??当我们设计了一个强化学习算法之后,我们如何来验证算法的好坏呢?就像数据集一样,我们需要一个公认的平台来衡量这个算法。这样的一个平台,最基本的需要有仿真和渲染。