强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习的一个分支,它使机器能够在没有明确编程的情况下,通过与环境交互来学习。以下是一些流行的强化学习框架:

  • DeepMind Lab DeepMind Lab 是一个开源的强化学习环境,它提供了多种类型的游戏和任务,如射击游戏、平台游戏等。

  • OpenAI Gym OpenAI Gym 是一个流行的强化学习库,提供了多种环境和工具,用于研究强化学习算法。

  • Unity ML-Agents Unity ML-Agents 是一个用于在 Unity 中训练和测试强化学习模型的平台。

  • Ray Ray 是一个用于构建和扩展强化学习系统的开源库。

  • Proximal Policy Optimization (PPO) PPO 是一种有效的强化学习算法,它结合了策略梯度方法和优势估计。

强化学习框架图解

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