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基于模块化和快速原型设计的Huskarl深度强化学习框架
编程算法
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前言:Huskarl是一种基于TensorFlow 2.0构建的深度强化学习的框架,其专注于模块化和快速原型设计。设计中尽可能使用了tf.keras API以实现简洁性和可读性。Huskarl可以轻松地跨多个CPU核心并行计算环境动态。这对于加速从多个并发经验源(如A2C或PPO)中受益的策略性学习算法非常有用。并且对于计算密集型环境尤其有用,例如基于物理的环境。其与OpenAI Gym环境无缝协作,并支持多智能体环境和Unity3D环境。
深度强化学习实验室
2019-11-21
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