Google開源TensorFlow強化學習框架示例分析，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

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谷歌宣布開源基于 TensorFlow 的強化學習框架——Dopamine。

強化學習是一種人工智能（AI）技術，它使用獎勵（或懲罰）來驅動agent朝著特定目標前進，比如之前大火的Alpha Go擊敗人類頂尖圍棋選手，還有在 Dota2 對戰(zhàn)人類職業(yè)玩家的Open AI Five。同時，強化學習也是DeepMind 的深度Q 網(wǎng)絡（DQN）的核心部分，可以在多個workers 中分配學習，例如，在Atari 2600游戲中實現(xiàn)“超人”性能。麻煩的是，強化學習框架需要時間來掌握一個目標，往往是不靈活的，也不夠穩(wěn)定。

這就是谷歌提出替代方案的原因：基于TensorFlow的開源強化學習框架——Dopamine，從今天開始，它可以從Github獲得。

（https://github.com/google/dopamine/tree/master/docs#downloads）

谷歌研究人員表示，他們開源的這個 TensorFlow 強化學習框架強調三點：靈活、穩(wěn)定和可重復性。

受到主要組件之一大腦中獎勵動機行為行為的啟發(fā),以及反映神經(jīng)科學和強化學習的研究之間的聯(lián)系,這個平臺的目的是使推測性研究推動根本性的發(fā)現(xiàn)，此版本還包括一組闡明如何使用整個框架的colabs。

易用性

為此，它包括了一套精心編寫的代碼（15個Python文件），專注于Arcade學習環(huán)境（一個用視頻游戲評估AI技術的平臺）以及四種不同的機器學習模型：上述提到的深度Q 網(wǎng)絡（DQN）; C51; Rainbow agent的一個簡化版本; Implicit Quantile Network agent。清晰和簡潔是這個框架設計中的兩個關鍵考慮因素。

可重復性

為了實現(xiàn)強化學習的可重復性，代碼在Arcade學習環(huán)境支持的60個游戲中提供完整的測試覆蓋率和訓練數(shù)據(jù)（采用JSON和Python pickle格式），并遵循標準化結果以進行實證評估的最佳實踐。

基準測試

對于新的研究者來說，對自己的想法進行快速的基準測試是非常重要的。谷歌提供四個智能體的完整訓練數(shù)據(jù)，包括ALE 支持的60 個游戲，格式為Python pickle 文件（對于使用谷歌框架訓練的智能體）和JSON 數(shù)據(jù)文件（用于對比其他框架訓練的智能體）。谷歌還提供了一個網(wǎng)站，研究者可以使用該網(wǎng)站對所有提供智能體在所有60 個游戲中的訓練運行進行快速可視化。

谷歌的4 個智能體在Seaquest 上的訓練運行（Seaquest 是ALE 支持的Atari

除此之外，谷歌還推出了一個網(wǎng)站，允許開發(fā)人員將多個訓練中智能體的運行情況快速可視化。它還提供經(jīng)過訓練的模型、原始統(tǒng)計日志和TensorFlow event files，用于TensorBoard動態(tài)圖的繪制，TensorBoard是一個web應用可視化套件。

“我們的希望是，我們的框架的靈活性和易用性將使研究人員能夠嘗試新的思想，無論是漸進的還是激進的?！?/p>

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當前題目：Google開源TensorFlow強化學習框架示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁路徑：http://www.ekvhdxd.cn/article5/dspjoi.html

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