Reinforcement Learning

什么是"Reinforcement Learning"？

OpenAI发布了深度强化学习中的Spinning Up，这是一个教育资源，旨在让任何人学会成为深度强化学习的熟练从业者。Spinning Up包括清晰的RL代码示例、教育练习、文档和教程。

"Reinforcement Learning"有哪些功能？

• 提供RL术语、算法种类和基本理论的简短介绍。
• 提供关于如何成为RL研究角色的文章。
• 提供按主题组织的重要论文的精选列表。
• 提供独立实现的代码库，包括Vanilla Policy Gradient (VPG)、Trust Region Policy Optimization (TRPO)、Proximal Policy Optimization (PPO)、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)、Twin Delayed DDPG (TD3)和Soft Actor-Critic (SAC)。
• 提供一些练习作为热身。

产品特点：

• 提供高质量的软件支持期，以解决用户在前三周内遇到的问题。
• 在2019年4月进行重大审查，根据社区反馈进行修改。
• 公开发布内部开发，使所有人都能获得更新。

应用场景：

Spinning Up可以帮助任何人学习使用深度强化学习技术，并发展对其的直觉。它适用于想要快速掌握RL的人，以及希望参与跨学科研究领域的人，如AI安全。

"Reinforcement Learning"如何使用？

通过运行Spinning Up的代码，可以快速了解深度RL算法的性能。只需运行指定的命令，即可在训练结束后查看实验数据和训练代理的视频。

常见问题：

• 如何参与Spinning Up的工作坊？
• 如何学习深度强化学习？
• Spinning Up是否适合初学者？