極客網(wǎng)·人工智能 8月28日訊，在AI領域中，有一種叫做“強化學習”的衍生項目，其原理是利用獎賞(或懲罰)來驅動代理朝著特定的目標前進，目前DeepMind就是利用這種學習方式AlphaGo。然而，作為新興事物的強化學習，其框架尚處于雛形，而且還在一定程度上缺乏人性化，例如用戶需要花很多時間來掌握一個目標，十分死板也不夠穩(wěn)定。
針對這種種問題，Google近日提出了一個關于“強化學習”的改善方案，那就是基于其機器學習庫TensorFlow的開源進行對學習框架的強化。據(jù)悉，該強化學習框架就靈活性、穩(wěn)定性和重現(xiàn)性三個核心原則進行開發(fā)，目前它已在GitHub正式發(fā)布。
除了開源框架外，Google還做了一個網(wǎng)站，站內允許開發(fā)人員能快速將針對多個代理的培訓運行進行可視化。另外，該網(wǎng)站也可以它還提供經(jīng)過訓練的模型、原始統(tǒng)計日志和TensorFlow事件文件，這些功能還可以跟TensorBoard一起繪圖，而TensorBoard則是Google開發(fā)的用于TensorFlow程序的可視化工具套件。
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