Il s'agit de l'application Linux Scalable Distributed Deep-RL, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom scalable_agentsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Scalable Distributed Deep-RL avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN:
Deep-RL distribué et évolutif
DESCRIPTION:
Scalable Agent est l'implémentation ouverte d'IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures), un framework d'apprentissage par renforcement distribué hautement évolutif développé par Google DeepMind. IMPALA a introduit un nouveau paradigme pour l'entraînement efficace des agents dans des environnements à grande échelle en dissociant les processus d'action et d'apprentissage. Dans cette architecture, plusieurs processus acteurs interagissent en parallèle avec leurs environnements pour collecter des trajectoires, qui sont ensuite envoyées de manière asynchrone à un apprenant centralisé pour la mise à jour des politiques. L'apprenant utilise la pondération d'importance pour corriger le décalage entre les acteurs et l'apprenant, permettant ainsi un apprentissage hors politique stable à grande échelle. Cette conception permet au système de s'adapter efficacement à des centaines d'environnements et des milliards d'images, tout en préservant l'efficacité et la stabilité des échantillons. L'implémentation prend en charge l'entraînement dans DeepMind Lab (DMLab) et a également été adaptée à d'autres environnements comme Atari et Street View.
Comment ça marche
- Implémente IMPALA, un cadre d'apprentissage par renforcement profond distribué et évolutif
- Prend en charge l'architecture acteur-apprenant asynchrone avec pondération d'importance
- Forme efficacement les agents dans des environnements à grande échelle (par exemple, DMLab-30, Atari)
- Inclut le traitement par lots dynamique pour un débit de données optimisé
- Compatible avec DeepMind Sonnet et TensorFlow
- Fournit une configuration Dockerfile pour une formation reproductible sur une seule machine ou distribuée
Langage de programmation
C++, Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/scalable-dist-deep-rl.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.