谷歌发布开源Dopamine 2.0，让强化学习变得更灵活 编译 | Vincent AI 前线导读：强化学习（RL）已成为最受欢迎的机器学习领域之一，并且在过去几年中取得了许多重大进展。因此，研究人员和教育工作者越来越需要获得一个清晰可靠的 RL 研究和教育框架。去年 8 月，谷歌发布了一款 全新的开源强化学习框架 Dopamine，该框架基于 TensorFlow，主打灵活性、稳定性、可复现性，能够提供快速的基准测试。 今天，谷歌发布 Dopamine 2.0，为强化学习提供了更高的灵活性以及更多的测试环境。 更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 去年八月，谷歌发布了 Dopamine，这是一款灵活的强化学习框架。初始版本专注于特定类型的 RL 研究：基于 Arcade 学习环境（一个成熟的、易于理解的基准）和四个基于值的代理 DQN、C51、Rainbow 代理的简化版本以及隐式分位数网络代理实现的。 开源地址：https://github.com/google/dopamine 据官方博客介绍： 开发小组收到的最常见的请求之一是对更多环境的支持。这证实了他们在内部看到的情况，在测试新算法时，OpenAI 的 Gym 支持的简单环境非常有用。于是，谷歌正式发布 Dopamine 2.0，这一版本包括了对离散域 Gym 环境 (如离散状态和动作) 的支持。框架的核心保持不变，只是简单地概括了与环境的接口。为了向后兼容，用户仍然可以下载 1.0 版本。 此外，新版本还包括两个经典控制环境的默认配置：CartPole 和 Acrobot；在这些环境中，用户可以在几分钟内训练 Dopamine 代理。与标准 Atari 2600 游戏的训练时间（标准 GPU 上大约 5 天）相比，这些环境允许研究人员在更大规模的 Atari 游戏上测试比之前更快地迭代研究思路。新版本还包括一个合作实验室，演示如何在 Cartpole 和 Acrobot 上训练代理。最后，GymPreprocessing 类为如何将 Dopamine 与其他自定义环境一起使用提供了示例。 拓展阅读 吊打 OpenAI！谷歌重磅开源强化学习框架 Dopamine 原文链接： https://opensource.googleblog.com/2019/02/dopamine-2.0.html 点一下「好看」，为新年积攒福气 ?? 阅读原文