Vi introducerar TensorFlow Agents, ett effektivt infrastrukturparadigm för att bygga parallellt förstärka lärande algoritmer i TensorFlow. Vi simulerar flera miljöer parallellt, och grupperar dem för att utföra neurala nätverk beräkning på en sats snarare än individuella observationer. Detta gör det möjligt för TensorFlow exekveringsmotorn att parallellisera beräkning, utan behov av manuell synkronisering. Miljöer trampas in i separata Pythonprocesser för att utveckla dem parallellt utan inblandning av det globala tolklåset. Som en del av detta projekt introducerar vi BatchPPO, ett effektivt genomförande av den proximala policyoptimering algoritm. Genom att öppna upphandlingen av TensorFlow Agents hoppas vi kunna erbjuda en flexibel utgångspunkt för framtida projekt som påskyndar framtida forskning inom området.
Hafner m.fl. REF gör det möjligt för TensorFlow-motorn att parallellisera beräkning för att förbättra träningsprestandan.
TensorFlow Agents: Efficient Batched Reinforcement Learning in TensorFlow
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}