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Acme：一个灵活、高效、面向研究的，并试图同时解决复杂性和规模化的轻量级强化学习框架，github.com/deepmind/acme。背景介绍 其实已经有了很多优秀的强化学习算法相关的平台或实现，比如DeepMind的Dopamine、OpenAI的baselines、百度的Parl等。但这些实现更多的是对某一种算法的单独实现，面向工业应用的百度Parl进行了Agent...
项目地址：https://github.com/deepmind/acme 论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.00979 Acme 是一款用于构建可读、高效、研究型强化学习算法的框架，核心理念在于实现对强化学习智能体的简单描述，使得智能体在各种规模下运行，包括分布式智能体。研究者在设计 Acme 的过程中也充分考虑到了不同规模智能体之间的...
项目地址:https://github.com/deepmind/acme 论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.00979 Acme 是一款用于构建可读、高效、研究型强化学习算法的框架,核心理念在于实现对强化学习智能体的简单描述,使得智能体在各种规模下运行,包括分布式智能体。研究者在设计 Acme 的过程中也充分考虑到了不同规模智能体之间的差异,并...
项目地址:https://github.com/deepmind/acme 论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.00979 Acme 是一款用于构建可读、高效、研究型强化学习算法的框架,核心理念在于实现对强化学习智能体的简单描述,使得智能体在各种规模下运行,包括分布式智能体。研究者在设计 Acme 的过程中也充分考虑到了不同规模智能体之间的差异,并...
acme的GitHub地址:https://github.com/acmesh-official/acme.sh 安装acme完成后使用“acme.sh -v”命令查看版本号,代码如下: 代码语言:javascript 复制 acme.sh-v 按照网上所说的acme.sh 2.x版本默认使用Let’s Encrypt作为服务提供商,3.x之后默认使用的是ZeroSSL,但是由于我第一次弄,所以还是重新更换默认服务商...
GitHub地址:https://github.com/deepmind/acme 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.00979v1.pdf https://venturebeat.com/2020/06/03/deepmind-releases-acme-a-distributed-framework-for-reinforcement-learning-algorithm-development/ https://deepmind.com/research/publications/Acme...
项目地址:https://github.com/deepmind/acme 论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.00979 Acme 是一款用于构建可读、高效、研究型强化学习算法的框架,核心理念在于实现对强化学习智能体的简单描述,使得智能体在各种规模下运行,包括分布式智能体。研究者在设计 Acme 的过程中也充分考虑到了不同规模智能体之间的差异,并...
没有git的同学,可以直接通过github链接下载:https://codeload.github.com/acmesh-official/acme.sh/zip/refs/heads/master 下载下来是一个zip文件,解压后上传到nas # 进入acme文件夹cdacme.sh-master# 授予执行权限chomod +x acme.sh# 开始安装./acme.sh --install -m my@example.com ...