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RLLab

rllab是一个用于开发和评估强化学习算法的框架,支持自定义环境的实现和与OpenAI Gym的集成,适用于学术研究和工业应用。

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RLLab官网

rllab是一个用于开发和评估强化学习算法的框架,支持自定义环境的实现和与OpenAI Gym的集成,适用于学术研究和工业应用。

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RLLab简介

什么是”RLLab”?

rllab是一个用于开发和评估强化学习算法的框架。

“RLLab”有哪些功能?

1. 提供了一套强化学习算法的实现,包括基本算法和高级算法。
2. 支持自定义环境的实现,可以用于开发各种不同的强化学习任务。
3. 提供了与OpenAI Gym的集成,可以方便地使用OpenAI Gym的环境和算法。
4. 支持在EC2上运行作业,可以进行并行采样和分布式计算。

应用场景:

1. 学术研究:rllab可以用于开展强化学习算法的研究和实验。
2. 工业应用:rllab可以用于开发和测试强化学习算法在实际工业场景中的应用。

“RLLab”如何使用?

1. 安装rllab框架。
2. 运行实验,可以使用pickled模式或者EC2上的并行采样。
3. 集成OpenAI Gym,使用OpenAI Gym的环境和算法。
4. 自定义环境,实现新的强化学习任务。
5. 实现新的算法,可以按照基本算法或者高级算法的方式进行。
6. 在EC2上运行作业,进行并行采样和分布式计算。

RLLab官网入口网址

https://rllab.readthedocs.io/en/latest

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