Aceasta este aplicația Linux numită Scalable Distributed Deep-RL, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca scalable_agentsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită Scalable Distributed Deep-RL cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Deep-RL distribuit scalabil
DESCRIERE:
Scalable Agent este implementarea deschisă a IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures), un cadru de învățare distribuită prin consolidare, extrem de scalabil, dezvoltat de Google DeepMind. IMPALA a introdus o nouă paradigmă pentru antrenarea eficientă a agenților în medii la scară largă, prin decuplarea proceselor de acționare și învățare. În această arhitectură, mai multe procese ale actorilor interacționează cu mediile lor în paralel pentru a colecta traiectorii, care sunt apoi trimise asincron către un cursant centralizat pentru actualizări de politici. Cursantul folosește ponderarea importanței pentru a corecta decalajul de politici dintre actori și cursant, permițând o antrenare stabilă în afara politicilor la scară largă. Acest design permite sistemului să se scaleze eficient la sute de medii și miliarde de cadre, menținând în același timp eficiența și stabilitatea eșantionului. Implementarea acceptă antrenamentul în DeepMind Lab (DMLab) și a fost adaptată și pentru alte medii precum Atari și Street View.
Categorii
- Implementează IMPALA, un framework scalabil de învățare distribuită prin armare profundă
- Suportă o arhitectură asincronă actor-învățător cu ponderare a importanței
- Antrenează eficient agenții în medii de mare amploare (de exemplu, DMLab-30, Atari)
- Include procesare dinamică în loturi pentru un debit optimizat al datelor
- Compatibil cu DeepMind Sonnet și TensorFlow
- Oferă configurarea Dockerfile pentru instruire reproductibilă pe o singură mașină sau distribuită
Limbaj de programare
C ++, Python
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/scalable-dist-deep-rl.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.