原文:强化学习框架RLlib教程002:Training APIs(一)快速入门与配置项

目录 开场 Getting Started 评估训练策略 Evaluating Trained Policies 指定参数 Specifying Parameters 指定资源 Specifying Resources 延伸指南 Scaling Guide 常用参数 调好的参数文件 Tuned Examples 参考资料 开场 Getting Started 在较高的层次上,RLlib提供了一个T ...

2020-10-03 22:40 0 1114 推荐指数:

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强化学习框架RLlib教程001:Ray和RLlib介绍

目录   什么是Ray   什么是RLlib   简单的代码风格   Policies   Sample Batches   Training   Application Support   Customization   参考资料 ...

Fri Oct 02 19:22:00 CST 2020 0 2504
Ray和RLlib用于快速并行强化学习

作者|Christian Hubbs 编译|VK 来源|Towards Data Science Ray不仅仅是一个用于多处理的库,Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库,它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器,或者利用并行化特性来更有效地使用 ...

Thu Jul 16 07:30:00 CST 2020 0 784
强化学习——入门

强化学习强化学习作为一门灵感来源于心理学中的行为主义理论的学科,其内容涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论、运筹学 等多学科知识,难度之大,门槛之高,导致其发展速度特别缓慢。 一种解释: 人的一生其实都是不断在强化学习,当你有个动作(action)在某个状态 ...

Thu Sep 12 19:37:00 CST 2019 1 467
强化学习原理源码解读002:DQN

目录   Policy based方法 vs Value based方法   策略网络   算法总体流程   如何通过对回归任务的优化来更新Q网络   为什么不可以同时更新Q网络和目标网络 ...

Wed Sep 30 23:00:00 CST 2020 0 486
 
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