SaLinA：智能体的序列学习
机器学习
2021-10-18 v1 人工智能
摘要
SaLinA 是一个简单的库，它使得实现复杂的序列学习模型（包括强化学习算法）变得容易。它作为 PyTorch 的扩展构建：使用 SaLinA 编写的算法可在几分钟内被 PyTorch 用户理解并轻松修改。此外，SaLinA 在训练和测试时自然地支持多 CPU 和多 GPU，因此非常适合大规模训练用例。与现有的 RL 库相比，SaLinA 的采纳成本非常低，并能涵盖多种多样的设置（基于模型的 RL、批量 RL、分层 RL、多智能体 RL 等）。但 SaLinA 不仅仅面向 RL 从业者，它旨在为任何深度学习程序员提供序列学习能力。
引用
@article{arxiv.2110.07910,
title = {SaLinA: Sequential Learning of Agents},
author = {Ludovic Denoyer and Alfredo de la Fuente and Song Duong and Jean-Baptiste Gaya and Pierre-Alexandre Kamienny and Daniel H. Thompson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07910},
year = {2021}
}