Google放福利发布开源 学习框架得以进一步强化

极客网·人工智能 8月28日讯,在AI领域中,有一种叫做“强化学习”的衍生项目,其原理是利用奖赏(或惩罚)来驱动代理朝着特定的目标前进,目前DeepMind就是利用这种学习方式AlphaGo。然而,作为新兴事物的强化学习,其框架尚处于雏形,而且还在一定程度上缺乏人性化,例如用户需要花很多时间来掌握一个目标,十分死板也不够稳定。

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针对这种种问题,Google近日提出了一个关于“强化学习”的改善方案,那就是基于其机器学习库TensorFlow的开源进行对学习框架的强化。据悉,该强化学习框架就灵活性、稳定性和重现性三个核心原则进行开发,目前它已在GitHub正式发布。

除了开源框架外,Google还做了一个网站,站内允许开发人员能快速将针对多个代理的培训运行进行可视化。另外,该网站也可以它还提供经过训练的模型、原始统计日志和TensorFlow事件文件,这些功能还可以跟TensorBoard一起绘图,而TensorBoard则是Google开发的用于TensorFlow程序的可视化工具套件。

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