脸书RL
reagent的Python项目详细描述
Facebook应用强化学习
概述
试剂是一个开放源代码的端到端应用强化学习（RL）平台在Facebook上开发和使用。试剂是用pythorch构建的，用于建模和训练，TorchScript用于模型服务。该平台包含训练流行的deep-RL算法的工作流，包括数据预处理、特征转换、分布式训练、反事实策略评估和优化服务。有关试剂的详细信息，请参阅白皮书here。在
该平台曾被命名为“地平线”，但我们最近采用了“试剂”的名称，以强调其更广泛的决策和推理范围。在
支持的算法
- 离散动作DQN
- 参数作用DQN
- Double DQN，Dueling DQN，Dueling Double DQN
- 分布RL:C51和{a10}
- Twin Delayed DDPG（TD3）
- Soft Actor-Critic（SAC）
安装
试剂可通过安装。Docker或手动。有关如何安装试剂的详细说明可以在here找到。在
用法
关于如何使用试剂模型的详细说明可以在here找到。在
试剂服务平台（RASP）教程可用here。在
许可证
根据BSD 3条款许可证释放试剂。了解更多信息here。在
引用
@文章{gauci2018horizon， title={Horizon:Facebook的开源应用强化学习平台}， 作者{Gauci，Jason和Conti，Edoardo和Liang，Yitao和Virochiri，Kittipat和Chen，Zheng和He，Yuchen和Kaden，Zachary和Narayanan，Vivek和Ye，Xiahui}， 日志={arXiv预印本arXiv:1811.00260}, 年份：{2018} }在
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