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DeepMind发布强化学习库 RLax
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强化学习主要用于研究学习系统（智能体）的问题，该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中，智能体都会选择一个动作，并会提供一个返回的环境状态（观察）状态（部分）和标量反馈信号（奖励）。智能体的行为以行为的概率分布为特征，该分布取决于对环境（策略）的过去观察。智能体寻求一种策略，该策略将从任何给定步骤中最大化从该点开始（返回）将收集的折扣累积奖励。智能体策略或环境动态本身通常是随机的。在这种情况下，回报是一个随机变量，并且通常将更精确的智能体策略指定为在智能体和环境的随机性下最大化回报期望（值）的策略。
深度强化学习实验室
2020-02-25
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