目錄 定制訓練流程(Custom Training Workflows) 全局協調(Global Coordination) 回調函數和自定義准則(Callbacks and Custom Metrics) 可視化自定義的度量(Visualizing Custom ...
目錄 開場 Getting Started 評估訓練策略 Evaluating Trained Policies 指定參數 Specifying Parameters 指定資源 Specifying Resources 延伸指南 Scaling Guide 常用參數 調好的參數文件 Tuned Examples 參考資料 開場 Getting Started 在較高的層次上,RLlib提供了一個T ...
2020-10-03 22:40 0 1114 推薦指數:
目錄 定制訓練流程(Custom Training Workflows) 全局協調(Global Coordination) 回調函數和自定義准則(Callbacks and Custom Metrics) 可視化自定義的度量(Visualizing Custom ...
目錄 基礎pythonAPI概覽 計算動作(Computing Actions) 獲取策略狀態(Accessing Policy State) 獲取模型狀態(Accessing ...
目錄 什么是Ray 什么是RLlib 簡單的代碼風格 Policies Sample Batches Training Application Support Customization 參考資料 ...
作者|Christian Hubbs 編譯|VK 來源|Towards Data Science Ray不僅僅是一個用於多處理的庫,Ray的真正力量來自於RLlib和Tune庫,它們利用了強化學習的這種能力。它使你能夠將訓練擴展到大型分布式服務器,或者利用並行化特性來更有效地使用 ...
強化學習: 強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科,其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識,難度之大,門檻之高,導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋: 人的一生其實都是不斷在強化學習,當你有個動作(action)在某個狀態 ...
轉自:(原貼)http://geek.csdn.net/news/detail/201928?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 建議參考程序視頻資 ...
; <head> <title>avalon入門</ ...
目錄 Policy based方法 vs Value based方法 策略網絡 算法總體流程 如何通過對回歸任務的優化來更新Q網絡 為什么不可以同時更新Q網絡和目標網絡 ...