gym:用Ivy编写的完全可区分的强化学习环境

以Ivy编写的完全可区分的强化学习环境。 内容 概述 什么是常春藤体育馆？ 通过以完全可区分的方式实施RL环境，Ivy Gym为监督学习（SL），强化学习（RL）和轨迹优化（TO）之间的交叉研究打开了大门。 具体来说，Ivy Gym提供了与OpenAI Gym不同的经典控制任务实现，以及新的Swimmer任务，该任务说明了使用Ivy创建新任务的简便性。 环境的差异性意味着可以以监督方式直接优化累积奖励，而无需进行强化学习，这是优化累积奖励的事实上的方法。 查看以获取更多信息！ 该库基于Ivy深度学习框架构建。 这意味着所有环境同时支持：Jax，Tensorflow，PyTorch，MXNet和Numpy。 图书馆家族 常春藤体育馆是常春藤图书馆家族中的一个图书馆。 还有常春藤库，用于力学，3D视觉，机器人技术和可区分的内存。 单击下面的图标，查看其各自的github页面。 快速开