強化學習

強化學習模型自定義與組態

本文探討如何使用 Ray RLlib 自定義和組態強化學習模型，涵蓋模型架構、自定義方法、Q 值和動作分佈取得，以及 RLlib 實驗組態選項，包括訓練、環境、rollout workers、探索策略、資源分配、離線資料訓練和多代理訓練等關鍵組態，並以 DQN 和 PPO 演算法為例說明資源、rollout