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SAC

  • Acme

    Acme 是一個模組化的強化學習框架，提供可重用的代理元件和高效的分散式訓練流程。
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    Acme 是什麼？
    Acme 是一個基於 Python 的框架，簡化了增強學習代理的開發與評估。它提供預先建立的代理實現（例如 DQN、PPO、SAC）、環境封裝、重播緩衝區以及分散式執行引擎。研究人員可以混合搭配元件，原型設計新算法，通過內建日誌監控訓練指標，並利用擴展式分散式流程進行大規模實驗。Acme 與 TensorFlow 和 JAX 整合，支援透過 OpenAI Gym 接口的自定義環境，並包含快照、評估和超參數配置的工具。
    Acme 核心功能
    • 預建代理實作（DQN、PPO、SAC 等）
    • 模組化的重播緩衝與環境封裝
    • 可配置的訓練循環與排程器
    • 分散式執行引擎以支援大規模訓練
    • 整合的日誌記錄與評估工具
    • 與 TensorFlow 和 JAX 兼容
    • 快照與指標追蹤

  • Fast Reinforcement Learning

    一個高效能的Python框架，提供快速、模組化的強化學習演算法，支援多環境操作。
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    Fast Reinforcement Learning 是什麼？
    Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。
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