AI-Optimizer:下一代深度强化学习套件
AI-Optimizer是一个先进的深度强化学习套件,提供了从单智能体到多智能体、从无模型到基于模型的丰富算法库。它还包含了一个灵活易用的分布式训练框架,可以高效地进行策略训练。
主要特点
- 多智能体强化学习(MARL)
- 自监督表示强化学习
- 离线强化学习
- 迁移和多任务强化学习
- 基于模型的强化学习
这些库涵盖了强化学习的多个重要方向,为研究人员和实践者提供了丰富的算法选择。
多智能体强化学习(MARL)
MARL库包含了天津大学强化学习实验室在多智能体强化学习领域的代表性研究工作。
MARL面临着诸多挑战,如维度灾难、非平稳性、多目标学习等。为了解决这些问题,研究人员设计了一系列可扩展的多智能体神经网络,如利用置换不变性和置换等价性来减少搜索空间。
该库的主要贡献包括:
- 为初学者提供入门教程
- 为研究人员提供系统的MARL挑战概述
- 为实践者提供高效、可扩展、性能优秀的MARL算法
离线强化学习
离线强化学习专注于从静态数据集中学习,而无需与环境进行额外交互。这种范式在在线交互不可行的情况下非常有价值。
该库提供了一个统一的算法框架,包含多种离线RL算法的公平比较。它还包括丰富的现实世界数据集和易用的日志系统支持。
自监督强化学习
自监督强化学习库专注于为RL开发良好的表示学习方法。它从四个角度研究表示学习:状态表示、动作表示、策略表示和环境表示。
该库的主要贡献是提出了一个统一的SSRL算法框架,为几乎所有现有的SSRL算法提供了统一的解释。
迁移和多任务强化学习
该库旨在解决强化学习中 的样本效率问题。它包括单智能体和多智能体领域的代表性基准和算法,提供了不同的解决方案来提高样本效率。
基于模型的强化学习
基于模型的强化学习通过学习环境模型来显著降低样本复杂度。该库研究了如何学习模型和如何利用模型这两个关键问题。
它收集了几个独立的研究线路,并进行了代码级优化,为研究人员提供了方便的比较基准。
结语
AI-Optimizer仍在不断发展中,未来将添加更多算法和功能。该项目欢迎贡献,以使AI-Optimizer变得更好。研究人员和实践者可以利用这个强大的工具包来推进强化学习的研究和应用。
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