TRFL（发音为“truffle”）建立在 TensorFlow 之上，它是一个强化学习构建模块库。
它是 DeepMind 内部大量用于诸如 DQN、DDPG 和 Importance Weighted Actor Learner Architecture 这些成功的代理如的关键算法组件的集合。
TRFL 库包括实现经典 RL 算法以及更尖端技术的功能，提供的损失函数和其它操作在纯 TensorFlow 中实现。它们不是完整的算法，而是实现了在构建全功能强化学习代理时需要的数学运算。
对于基于值的强化学习，TRFL 提供了 TensorFlow 操作用于在离散动作空间中学习，例如 TD-learning、Sarsa、Q-learning 及其变体，同时也提供了用于实现连续控制算法的操作，例如 DPG。此外 TRFL 还包括用于学习分配值功能的操作。
使用示例
import tensorflow as tf import trfl # Q-values for the previous and next timesteps, shape [batch_size, num_actions]. q_tm1 = tf.constant([[1, 1, 0], [1, 2, 0]], dtype=tf.float32) q_t = tf.constant([[0, 1, 0], [1, 2, 0]], dtype=tf.float32) # Action indices, pcontinue and rewards, shape [batch_size]. a_tm1 = tf.constant([0, 1], dtype=tf.int32) pcont_t = tf.constant([0, 1], dtype=tf.float32) r_t = tf.constant([1, 1], dtype=tf.float32) loss, q_learning = trfl.qlearning(q_tm1, a_tm1, r_t, pcont_t, q_t)
大多数情况下，您可能只对损失感兴趣：
loss, _ = trfl.qlearning(q_tm1, a_tm1, r_t, pcont_t, q_t) # You can also do this, which returns the identical `loss` tensor: loss = trfl.qlearning(q_tm1, a_tm1, r_t, pcont_t, q_t).loss reduced_loss = tf.reduce_mean(loss) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.1) train_op = optimizer.minimize(reduced_loss)
该模块中的所有损失函数使用上述约定返回损失张量和额外信息。
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主要内容 课程列表 基础知识 专项课程学习 参考书籍 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 MDP和RL介绍8 9 10 11 Berkeley 暂无 链接 MDP简介 暂无 Shaping and policy search in Reinforcement learning 链接 强化学习 UCL An Introduction to Reinforcement Lea
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强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.
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强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它
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在本章中，您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。 强化学习的基础知识 这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。 也就是说，在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。 然而，反馈是有评价性的，而不是像监督学习那样具有指导性。 基于该反馈，网络执行权重的调整以在将来获得更好的批评信息。 这种学习过程类似于监督学习，但我们的信息可能非常少。 下图给出了强化学习的方框图 - 构建
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