यह पर्ल नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण Pearlsourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
पर्ल नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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मोती
वर्णन
पर्ल एक उत्पादन-तैयार सुदृढीकरण अधिगम और प्रासंगिक बैंडिट एजेंट लाइब्रेरी है जिसे वास्तविक दुनिया में अनुक्रमिक निर्णय लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉड्यूलर घटकों—नीति शिक्षार्थी, रीप्ले बफ़र्स, अन्वेषण रणनीतियाँ, सुरक्षा मॉड्यूल और इतिहास सारांश—के इर्द-गिर्द व्यवस्थित है, जो स्पष्ट सीमाओं और मज़बूत डिफ़ॉल्ट मानों वाले विश्वसनीय एजेंट बनाने के लिए एक साथ जुड़ते हैं। यह लाइब्रेरी दो व्यवस्थाओं में पारंपरिक और आधुनिक एल्गोरिदम लागू करती है: प्रासंगिक बैंडिट (जैसे, LinUCB, LinTS, SquareCB, न्यूरल बैंडिट) और पूरी तरह से अनुक्रमिक RL (जैसे, DQN, PPO-शैली नीति अनुकूलन), गैर-स्थिरता और गतिशील क्रिया स्थानों जैसी व्यावहारिक चिंताओं पर ध्यान देते हुए। ट्यूटोरियल OpenAI जिम कार्यों और सारणीबद्ध डेटासेट से प्राप्त प्रासंगिक-बैंडिट सेटअप पर एंड-टू-एंड वर्कफ़्लो प्रदर्शित करते हैं, जो पुनरुत्पादन और स्पष्ट आधार रेखाओं पर ज़ोर देते हैं। पर्ल का डिज़ाइन स्पष्टता और परिनियोजन क्षमता को बढ़ावा देता है: मेट्रिक्स, लॉगिंग और मूल्यांकन हार्नेस एकीकृत हैं ताकि आप अधिगम की निगरानी कर सकें, एजेंटों की तुलना कर सकें और प्रतिगमन को पकड़ सकें।
विशेषताएं
- नीति शिक्षार्थियों, अन्वेषण, सुरक्षा और रीप्ले बफ़र्स के साथ मॉड्यूलर एजेंट स्टैक
- एक कोडबेस में प्रासंगिक बैंडिट्स और अनुक्रमिक आरएल को शामिल करने वाले एल्गोरिदम
- गैर-स्थिर सेटिंग्स और गतिशील क्रिया स्थानों के लिए समर्थन
- वास्तविक डेटासेट का उपयोग करके जिम कार्यों और बैंडिट समस्याओं के लिए स्पष्ट ट्यूटोरियल
- अंतर्निहित मूल्यांकन, लॉगिंग और बेंचमार्किंग उपयोगिताएँ
- उत्पादन तत्परता और पुनरुत्पादन क्षमता के उद्देश्य से व्यावहारिक चूक
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/pearl.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
