DeepMind RT-2 (Инструментарий для обучения с подкреплением 2) — это захватывающая исследовательская среда, которая дает исследователям и разработчикам возможность исследовать и внедрять инновации в области обучения с подкреплением (RL). В этой статье блога мы подробно рассмотрим различные методы, предлагаемые RT-2, приведем примеры кода и подчеркнем их значение для продвижения исследований RL.

1. Оптимизация проксимальной политики (PPO).
   PPO – это популярный алгоритм RL, который балансирует исследование и использование для оптимизации политик. RT-2 обеспечивает реализацию PPO, что позволяет легко экспериментировать с этим современным алгоритмом. Вот пример фрагмента кода для обучения агента PPO:

import torch
from rt2.algorithms import PPO
env = create_environment()  # Create your custom environment
agent = PPO(env.observation_space, env.action_space)
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.get_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state

2. Rainbow:
   RT-2 включает реализацию алгоритма Rainbow, который сочетает в себе несколько улучшений для повышения стабильности и производительности глубокого RL. Rainbow включает в себя такие методы, как двойное Q-обучение, приоритетное воспроизведение опыта и дуэльные архитектуры. Вот фрагмент кода для обучения агента Rainbow:

import torch
from rt2.algorithms import Rainbow
env = create_environment()  # Create your custom environment
agent = Rainbow(env.observation_space, env.action_space)
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.get_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state

3. AlphaZero:
   RT-2 также обеспечивает реализацию AlphaZero, революционного алгоритма, который достиг сверхчеловеческой производительности в таких играх, как шахматы, сёги и го. AlphaZero сочетает RL с поиском по дереву Монте-Карло (MCTS) для обучения на основе самостоятельной игры. Вот фрагмент кода для обучения агента AlphaZero:

import torch
from rt2.algorithms import AlphaZero
env = create_environment()  # Create your custom environment
agent = AlphaZero(env.observation_space, env.action_space)
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.get_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state

4. Мягкий актер-критик (SAC):
   RT-2 включает в себя реализацию SAC, современного алгоритма RL вне политики, который использует энтропийную регуляризацию. SAC известен своей эффективностью выборки и стабильным обучением. Вот фрагмент кода для обучения агента SAC:

import torch
from rt2.algorithms import SAC
env = create_environment()  # Create your custom environment
agent = SAC(env.observation_space, env.action_space)
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.get_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state

Среда DeepMind RT-2 предлагает универсальный набор методов обучения с подкреплением, позволяющий исследователям и разработчикам расширить границы исследований RL. В этой статье мы рассмотрели реализации PPO, Rainbow, AlphaZero и SAC, приведя примеры кода для обучения агентов с использованием этих алгоритмов. Благодаря RT-2 возможности для исследований и инноваций RL безграничны.