原文:強化學習框架RLlib教程002:Training APIs(一)快速入門與配置項

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:

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強化學習框架RLlib教程001:Ray和RLlib介紹

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 ...

Fri Oct 02 19:22:00 CST 2020 0 2504
Ray和RLlib用於快速並行強化學習

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 ...

Thu Jul 16 07:30:00 CST 2020 0 784
強化學習——入門

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 ...

Thu Sep 12 19:37:00 CST 2019 1 467
強化學習原理源碼解讀002:DQN

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 ...

Wed Sep 30 23:00:00 CST 2020 0 486
 
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