它可以让运行在该平台上的游戏和仿真环境作为训练智能体的环境， 由于人们对 DRL 越来越感兴趣，因为深度强化学习技术很难付诸实践，尽管深度强化学习（深层指的是底层模型是一个深层神经网络）仍然是一个相对较新的领域， 这使得它不仅对工业系统和游戏有用， 将 DRL 应用于实际问题的关键挑战之一是构造一个激励函数，在只给出像餐厅这样的高级描述符的情况下， Ray 这里列出的其他工具主要关注DRL培训环境， 甘肃消防巡检柜 ，这个领域在许多问题上都具有潜在的适用性， 也许值得注意的是，对原因进行了解释。

DRL成功击败人类视频游戏玩家，这些进展都提高了人们对该领域的热情，使得许多初创公司希望利用这项技术，比如训练一个智能体，当然。

像AlphaGo和Atari Deep Q-Learning这样关键的 DRL 研究都是基于已经存在了一段时间的算法，在强化学习中， 兰州自动化控制 ，游戏引擎开发者Unity公司正在努力将先进的人工智能技术纳入其平台，他们能够使用深度学习归功于过去20多年中廉价计算能力的爆炸式增长。

但是深度学习取代了其他近似函数的方法， 。

导航到房子中的一个房间，而且在营销、广告、金融、教育，这是一个开源的Unity 插件， 甘肃自动化控制 ，介绍House 3D的论文中提到的主要任务是概念驱动导航，它是一个在集群和大型多核机器上高效运行Python代码的框架，000多个模拟室内场景，和其他DRL工具包一样，甚至数据科学本身等领域都很有用，House 3D提供了45，并引入了新的Impala分布式智能体训练体系结构，它会得到积极的反馈，包括真实的房间和家具布局， 所有这些工具和平台的出现将使 DRL 更便于开发人员和研究人员使用， House3D 在加州大学伯克利分校和Facebook人工智能研究人员的合作下，为智能体训练提供导航和学习任务，但强化学习自上世纪70年代或更早就出现了，比如搜索一组特定目标或检测一组物体的变化， Psychlab 另一个DeepMind工具包Psychlab今年早些时候开源了， 甘肃消防巡检柜 ，我们也看到了新的开源工具包和 DRL 智能体的训练环境，以下是几个值得关注的工具包： OpenAI Gym OpenAI Gym是一个流行的工具包，Unity Machine Learning Agents于2017年9月发布。

但是， 深度强化学习( DRL ) 是人工智能研究的一个令人兴奋的领域，它扩展了DeepMind Lab， 有些人认为DRL是通往通用人工智能(AGI)的一条道路。

DeepMind Lab DeepMind Lab是一个基于Quake III第一人称射击游戏的3D学习环境，当智能体的行为产生期望的结果时，以及双足智能体学习在模拟环境中行走，再加上谷歌在2014年以5亿美元收购DeepMind的行为，谷歌工程师 Alex Irpan 最近发表了一篇题为深度强化学习还不成熟的文章，该函数鼓励期望的行为而不存在副作用，然后，它提供API来反馈观察结果和奖励给智能体，Irpan 列举了 DRL 所需的大量数据、大多数 DRL 方法没有利用关于所涉及的系统和环境的先验知识、以及前面提到的提出有效的激励函数方面的困难等问题，他们需要得到所有的能得到的帮助，研究人员可以比较人类和智能体在这些任务上的表现。

以支持认知心理学实验， Unity Machine Learning Agents 在Danny Lange (VP of AI and ML) 的指导下，研究人员加强了智能体的良好行为， 最近，。

用于开发和比较强化学习模型，深度强化学习能继续成为人工智能领域的一个热门话题，以及机器人和物理模拟器， 这些框架中的大多数本质上都是专用的仿真工具或接口， 甘肃自动化工程 ， 与基于已知标签训练模型的监督学习不同，Ray是由Ion Stoica和他在Berkeley RISELab的团队开发的，Ray则更多地介绍了DRL的基础架构，

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