Đây là ứng dụng Linux có tên Scalable Distributed Deep-RL, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng scaling_agentsourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Scalable Distributed Deep-RL with OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
Deep-RL phân tán có khả năng mở rộng
SỰ MIÊU TẢ:
Scalable Agent là triển khai mở của IMPALA (Kiến trúc Actor-Learner có trọng số quan trọng), một khuôn khổ học tăng cường phân tán có khả năng mở rộng cao do Google DeepMind phát triển. IMPALA đã giới thiệu một mô hình mới để đào tạo hiệu quả các tác nhân trên các môi trường quy mô lớn bằng cách tách rời các quy trình diễn xuất và học tập. Trong kiến trúc này, nhiều quy trình actor tương tác với môi trường của chúng song song để thu thập các quỹ đạo, sau đó được gửi không đồng bộ đến một người học tập trung để cập nhật chính sách. Người học sử dụng trọng số quan trọng để hiệu chỉnh độ trễ chính sách giữa các actor và người học, cho phép đào tạo ổn định ngoài chính sách ở quy mô lớn. Thiết kế này cho phép hệ thống mở rộng hiệu quả đến hàng trăm môi trường và hàng tỷ khung hình trong khi vẫn duy trì hiệu quả và tính ổn định của mẫu. Triển khai này hỗ trợ đào tạo trong DeepMind Lab (DMLab) và cũng đã được điều chỉnh cho các môi trường khác như Atari và Street View.
Tính năng
- Triển khai IMPALA, một khuôn khổ học tăng cường sâu phân tán có khả năng mở rộng
- Hỗ trợ kiến trúc diễn viên-người học không đồng bộ với trọng số quan trọng
- Đào tạo hiệu quả các tác nhân trên môi trường quy mô lớn (ví dụ: DMLab-30, Atari)
- Bao gồm xử lý theo lô động để tối ưu hóa thông lượng dữ liệu
- Tương thích với DeepMind Sonnet và TensorFlow
- Cung cấp thiết lập Dockerfile để đào tạo phân tán hoặc trên một máy có thể tái tạo
Ngôn ngữ lập trình
C ++, Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/scalable-dist-deep-rl.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.