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multimodal-rl:解决需要语言和视觉的强化学习任务
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2021-05-24
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多峰强化学习 以下多模式强化学习方法的JAX实现。 来自双编码情节记忆 此设置的目标是在“这是_____”语句之后为代理提供多个具有组成名称的对象,然后执行诸如“将提示移到表中”之类的指令。 此任务要求代理为诸如“ This is a”之类的概念学习长期的语言和视觉表示,并在情节之间携带诸如“ table”之类的对象,同时还能够学习新颖对象及其名称的一次性表示。 用法 首先通过运行在本地设置环境 poetry install poetry shell 学习环境取决于Docker,并且要求Docker Desktop程序正在运行(在Mac上)。 完成后,您可以运行默认环境(使用纸张中的3个对象进行快速映射)。 python fast_slow_learning/main.py
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multimodal-rl-master
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pyproject.toml 626B
README.md 1KB
.flake8 241B
fast_slow_learning
__init__.py 0B
agent.py 6KB
models.py 9KB
utils.py 8KB
embedding_files
bert-base-uncased-vocab.txt 226KB
main.py 5KB
buffers.py 2KB
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