要学习DeepMind Lab的源代码,首先需要对其整体架构有清晰的认识。DeepMind Lab是基于Quake III Arena引擎修改而成,使用C++语言开发,并对外提供Python接口。它由多个主要组件组成,如环境模拟器、控制器、视觉渲染和代理接口等。 首先,你应该浏览DeepMind Lab的官方文档。这些文档通常包括环境设置说明、API参考、开发和贡献...
Psychlab在虚拟的DeepMind Lab环境中，重建了通常用于人类心理学实验的典型设置。例如，让参与者坐在计算机显示器前，使用鼠标来响应屏幕上的任务。同样，我们的环境允许虚拟AI在虚拟计算机监视器上执行任务，使用它的注视方向进行响应。这样，人类和AI都采取相同的测试方法，最大限度地减少了实验差异。这也使结果更容易与...
源码位于https:///deepmind/lab。 最好在Python 2.7环境下编译运行。比如用Anaconda创建Python 2.7环境并进入: conda create --name py27 python=2.7 source activate py27 然后按官方readme中的说明(https:///deepmind/lab/blob/master/docs/build.md)安装。由于编译是基于bazel,所以需要先安装bazel。 sudo apt-ge...
IMPALA的灵感来自于热门的A3C架构,后者使用多个分布式actor来学习agent的参数。在类似这样的模型中,每个actor都使用策略参数的一个副本,在环境中操作。 代码: https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/dmlab30 开源强化学习训练环境Google Research Football,智能体可以在这个宛若FIFA...
DeepMind Lab2D是一个由DeepMind开发的2D虚拟环境平台,专为强化学习(RL)和智能体训练设计,旨在为研究人员提供一个高度可定制且高效的训练环境。 DeepMind Lab2D通过提供丰富的游戏化环境,帮助开发者训练AI...
我们相信,有可能使用类似的实验方法来更好地理解AI的行为。这就是为什么我们开发了Psychlab,Psychlab这个平台建立在DeepMind Lab之上,使我们能够直接运用认知心理学等领域的方法,研究受控环境下智能体的行为。今天,我们也将这个平台开源,供其他人使用。 Psychlab在虚拟的DeepMind Lab环境中,重建了通常用于人类心理学实验的...
https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/dmlab30 开源强化学习训练环境Google Research Football,智能体可以在这个宛若FIFA的世界里自由踢球,学到更多踢球技巧。 用足球进行强化学习训练,对AI来说更有挑战性,不仅要能控球,还得搞懂传球、角球这些概念,知道什么时候会犯规吃红牌黄牌...
我们展示了 IMPALA 在 DMLab-30（DeepMind Lab 环境中一组 30 个任务的集合）和 Atari-57（Arcade Learning Environment 中所有可用的 Atari 游戏）中进行多任务强化学习的有效性。我们的结果展示了 IMPALA 的性能优于之前的智能体，使用的数据更少，更重要的是新方法可以在多任务中展现出积极的迁移性质。原文链接...
最近,DeepMind开了个心理学实验室,名叫Psychlab,地点就在DeepMind Lab里。 当然,不是为人类开的。 Psychlab所处的DeepMind Lab是个第一人称视角3D游戏世界,这个心理学实验室当然也是个模拟环境,研究对象是其中的深度强化学习智能体(Agents)。Psychlab能够实现传统实验室中的经典心理学实验,让这些本来用来研究人类心理的...
但是,就行动空间和观察空间来说,任务的环境是一样的。可以在每个环境中对智能体进行训练。在 DMLab 的GitHub(https://github.com/deepmind/lab)页面上可以找到更多关于训练环境的细节。 IMPALA::重点加权行动-学习器框架 为了在 DMLab-30 中训练那些具有挑战性的任务,我们开发了一个名为 IMPALA 的分布式智能体框架...