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Acme:AResearchFrameworkforDistributedReinforcementLearningarXiv-CS-MachineLearningPubDate:2020-06-01,DOI:arxiv-2006.00979
为了解决强化学习算法由单进程原型到分布式系统扩展过程中智能体的重新部署问题，DeepMind推出了一种新的分布式强化学习框架「Acme」。目前，由研究者和工程人员共同完成的论文…
Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于这项工作的技术论文，根据他们的说法，用这种方法创建智能体，并行性会更好。强化学习可以让智能体与环境互动，生成他们自己的训练数据，这在电子游戏、机器人技术、自动驾驶机器人出租车等领域取得了突破。
参与：蛋酱、杜伟.近日，DeepMind发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使AI驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。.此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。.近年来...
Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于该项工作的技术论文，根据这篇论文的说法，Acme可以用来创建比以前的方法更具并行性的智能体。强化学习涉及到智能体与环境交互以生成自己的训练数据，它已经在电子游戏、机器人技术、自动驾驶机器人出租车等领域取得了突破。
近日，DeepMind发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使AI驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。近年来，在深度学习技术和算力提升的双重加持下，强化学习...
DeepMind发布了Acme框架，该框架旨在通过使AI驱动的代理可以执行各种规模的运行来简化强化学习算法的开发。Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于这项工作的技术论文，根据他们的说法，Acme可以用来创建比以前的方法具有更大并行性
Acme能让你实现任何强化学习算法，并且你可以将其与任何机器学习框架结合使用，包括TensorFlow、PyTorch和JAX。如果你想了解有关Acme的更多信息，可以阅读DeepMind的研究论文并查看他们的GitHub存储库。
ACMEisbeingdevelopedasajointeffortofthesoftwarearchitectureresearchcommunityasacommoninterchangeformatforarchitecturedesigntools.ACMEprovidesastructuralframeworkforcharacterizingarchitectures,togetherwithannotationfacilitiesforadditionalADL-specificinformation.
论文--大学论文文档标签：ACMEFerriteMaterials2010-OCT系统标签：acmeferriteoctmaterialsroadmapelectronics更多>>相关文档...
Acme:AResearchFrameworkforDistributedReinforcementLearningarXiv-CS-MachineLearningPubDate:2020-06-01,DOI:arxiv-2006.00979
为了解决强化学习算法由单进程原型到分布式系统扩展过程中智能体的重新部署问题，DeepMind推出了一种新的分布式强化学习框架「Acme」。目前，由研究者和工程人员共同完成的论文…
Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于这项工作的技术论文，根据他们的说法，用这种方法创建智能体，并行性会更好。强化学习可以让智能体与环境互动，生成他们自己的训练数据，这在电子游戏、机器人技术、自动驾驶机器人出租车等领域取得了突破。
参与：蛋酱、杜伟.近日，DeepMind发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使AI驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。.此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。.近年来...
Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于该项工作的技术论文，根据这篇论文的说法，Acme可以用来创建比以前的方法更具并行性的智能体。强化学习涉及到智能体与环境交互以生成自己的训练数据，它已经在电子游戏、机器人技术、自动驾驶机器人出租车等领域取得了突破。
近日，DeepMind发布了一种新型分布式强化学习框架「Acme」，通过促使AI驱动的智能体在不同规模的环境中运行，该框架可以简化强化学习算法开发进程。此外，与先前方法相比，研究人员可以使用该框架创建并行性更强的智能体。近年来，在深度学习技术和算力提升的双重加持下，强化学习...
DeepMind发布了Acme框架，该框架旨在通过使AI驱动的代理可以执行各种规模的运行来简化强化学习算法的开发。Acme背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于这项工作的技术论文，根据他们的说法，Acme可以用来创建比以前的方法具有更大并行性
Acme能让你实现任何强化学习算法，并且你可以将其与任何机器学习框架结合使用，包括TensorFlow、PyTorch和JAX。如果你想了解有关Acme的更多信息，可以阅读DeepMind的研究论文并查看他们的GitHub存储库。
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