RLBrain是一个Python库,专门用于实现强化学习算法,提供了丰富的工具和接口,使开发者可以轻松构建和调试强化学习模型。 RLBrain简介 RLBrain库包含了多种强化学习算法的实现,如Q-learning、Deep Q Network(DQN)等。用户可以根据自己的需求选择合适的算法,并进行调整和优化。RLBrain还提供了各种环境模拟器,用于模拟不同...
一、什么是强化学习 强化学习(Reinforcement learning,RL)讨论的问题是一个智能体(agent)怎么在一个复杂不确定的环境(environment)里面去极大化它能获得的奖励。通过感知所处环境的状态(state)对动作(action)的反应(reward), 来指导更好的动作,从而获得最大的收益(return),这被称为在交互中学习,这样的学习方法就被...
1import gym 2from RL_brain import DeepQNetwork 3 4env = gym.make('CartPole-v0') #定义使用gym库中的哪一个环境 5env = env.unwrapped #还原env的原始设置,env外包了一层防作弊层 6 7print(env.action_space) #查看这个环境可用的action有多少个 8print(env.observation_space) #查看这个环境中可用...
1import gym 2from RL_brainimportDeepQNetwork34env=gym.make('CartPole-v0')#定义使用gym库中的哪一个环境 5env=env.unwrapped #还原env的原始设置,env外包了一层防作弊层67print(env.action_space)#查看这个环境可用的action有多少个8print(env.observation_space)#查看这个环境中可用的state的observation有多少...
开源深度学习框架旷视天元(MegEngine)是旷视自主研发的国产工业级深度学习框架,是旷视新一代AI生产力平台Brain++的最核心组件,在2020年3月正式向全球开发者开源。MegEngine凭借其训练推理一体、超低硬件门槛和全平台高效推理3大核心优势,能够帮助企业与开发者大幅节省产品从实验室原型到工业部署的流程,真正实现小时级的转化...
本文是Google Brain团队和McGill大学合作,由 TD3、BCQ的作者 Fujimoto 提出并发表在NeurIPS2020 顶会上的文章,本文方法最大的优点是:方法简单、无任何复杂数学公式、可实现性强(开源)、对比实验非常充分(满分推荐),正如标题一样(A minimalist approach)。 摘要:相比于几篇博客讲过的BCQ(通过扰动网络生成动作,不断将...
OpenAI 的研究科学家 Mark Chen，主要介绍基于 Transformers 的 GPT-3、Codex；Google Brain 的科学家 Lucas Beyer，主要介绍 Transformer 在视觉领域的应用；Meta FAIR 科学家 Aditya Grover，主要介绍 RL 中的 Transformer 以及计算引擎等。值得一提的是，AI 教父 Geoff Hinton 也带来了一次讲座。课程主页：https:/...
OpenAI 的研究科学家 Mark Chen,主要介绍基于 Transformers 的 GPT-3、Codex;Google Brain 的科学家 Lucas Beyer,主要介绍 Transformer 在视觉领域的应用;Meta FAIR 科学家 Aditya Grover,主要介绍 RL 中的 Transformer 以及计算引擎等。 ...
Github 上一些最受欢迎的 RL 项目包括 Dopamine,一个由 Google Brain 创建的强化学习研究框架;OpenAI Baselines,一套强化学习算法的高质量实现;Spinning Up in Deep RL,OpenAI 用于开发深度强化学习技能的教育资源。 其他流行的 RL 项目包括 rllab,一个用于开发和评估强化学习算法的工具包;gym,用于开发和比较强化学习...
本文是Google Brain团队和McGill大学合作,由 TD3、BCQ的作者 Fujimoto 提出并发表在NeurIPS2020 顶会上的文章,本文方法最大的优点是:方法简单、无任何复杂数学公式、可实现性强(开源)、对比实验非常充分(满分推荐),正如标题一样(A minimalist approach)。