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「JAXにおけるディープ強化学習の優しい入門」

最近の強化学習（RL）の進歩、例えばWaymoの自律タクシーやDeepMindの人間を超えたチェスプレイヤーエージェントなどは、ニューラルなどのディープラーニングコンポーネントを持つ古典的なRLを補完しています...

初めてのDeep Q学習ベースの強化学習エージェントをトレーニングする：ステップバイステップガイド

強化学習（RL）は、人工知能（AI）の魅力的な領域であり、機械が環境との相互作用を通じて学習し、意思決定を行うことができるようにしますRLエージェントを訓練する...

Hugging Face Hubへようこそ、Stable-baselines3さん🤗

私たちはHugging Faceで、深層強化学習の研究者や愛好家向けのエコシステムに貢献しています。そのため、私たちはStable-Baselines3をHugging Face Hubに統合したことをお知らせできることをうれしく思っています。 Stable-Baselines3は、最も人気のあるPyTorch深層強化学習ライブラリの1つであり、さまざまな環境（Gym、Atari、MuJoco、Procgenなど）でエージェントのトレーニングとテストを簡単に行うことができます。この統合により、保存されたモデルをホストできるようになり、コミュニティから強力なモデルをロードすることができます。この記事では、その方法を紹介します。インストール Hugging Face Hubでstable-baselines3を使用するには、次の2つのライブラリをインストールする必要があります。 pip install huggingface_hub pip install huggingface_sb3 モデルの検索現在、Space Invaders、Breakout、LunarLanderなどをプレイするエージェントの保存されたモデルをアップロードしています。さらに、コミュニティからすべてのstable-baselines-3モデルをここで見つけることができます。必要なモデルを見つけたら、リポジトリIDをコピーするだけです。 Hubからモデルをダウンロードするこの統合の最もクールな機能は、HubからStable-baselines3に保存されたモデルを非常に簡単にロードできることです。そのためには、保存されたモデルを含むリポジトリのrepo-idと、リポジトリ内の保存されたモデルzipファイルの名前をコピーする必要があります。例えば、sb3/demo-hf-CartPole-v1…

ポリシーグラディエント（Policy Gradient）によるPyTorchの実装

Deep Reinforcement Learning Classのユニット5、Hugging Faceと共に 🤗 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learning Classの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで利用可能です 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learning Classの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。前のユニットでは、Deep Q-Learningについて学びました。この価値ベースのDeep…

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Hugging Face Hubへようこそ、Stable-baselines3さん🤗

ポリシーグラディエント（Policy Gradient）によるPyTorchの実装

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