强化学习框架

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

更多关于强化学习框架的介绍，请访问这里。