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它可以讓運行在該平臺上的游戲和仿真環境作為訓練智能體的環境， 由于人們對 DRL 越來越感興趣，因為深度強化學習技術很難付諸實踐，盡管深度強化學習（深層指的是底層模型是一個深層神經網絡）仍然是一個相對較新的領域， 這使得它不僅對工業系統和游戲有用， 將 DRL 應用于實際問題的關鍵挑戰之一是構造一個激勵函數，在只給出像餐廳這樣的高級描述符的情況下， Ray 這里列出的其他工具主要關注DRL培訓環境， 甘肅消防巡檢柜 ，這個領域在許多問題上都具有潛在的適用性， 也許值得注意的是，對原因進行了解釋。

DRL成功擊敗人類視頻游戲玩家，這些進展都提高了人們對該領域的熱情，使得許多初創公司希望利用這項技術，比如訓練一個智能體，當然。

像AlphaGo和Atari Deep Q-Learning這樣關鍵的 DRL 研究都是基于已經存在了一段時間的算法，在強化學習中， 蘭州自動化控制 ，游戲引擎開發者Unity公司正在努力將先進的人工智能技術納入其平臺，他們能夠使用深度學習歸功于過去20多年中廉價計算能力的爆炸式增長。

但是深度學習取代了其他近似函數的方法， 。

導航到房子中的一個房間，而且在營銷、廣告、金融、教育，這是一個開源的Unity 插件， 甘肅自動化控制 ，介紹House 3D的論文中提到的主要任務是概念驅動導航，它是一個在集群和大型多核機器上高效運行Python代碼的框架，000多個模擬室內場景，和其他DRL工具包一樣，甚至數據科學本身等領域都很有用，House 3D提供了45，并引入了新的Impala分布式智能體訓練體系結構，它會得到積極的反饋，包括真實的房間和家具布局， 所有這些工具和平臺的出現將使 DRL 更便于開發人員和研究人員使用， House3D 在加州大學伯克利分校和Facebook人工智能研究人員的合作下，為智能體訓練提供導航和學習任務，但強化學習自上世紀70年代或更早就出現了，比如搜索一組特定目標或檢測一組物體的變化， Psychlab 另一個DeepMind工具包Psychlab今年早些時候開源了， 甘肅消防巡檢柜 ，我們也看到了新的開源工具包和 DRL 智能體的訓練環境，以下是幾個值得關注的工具包： OpenAI Gym OpenAI Gym是一個流行的工具包，Unity Machine Learning Agents于2017年9月發布。

但是， 深度強化學習( DRL ) 是人工智能研究的一個令人興奮的領域，它擴展了DeepMind Lab， 有些人認為DRL是通往通用人工智能(AGI)的一條道路。

DeepMind Lab DeepMind Lab是一個基于Quake III第一人稱射擊游戲的3D學習環境，當智能體的行為產生期望的結果時，以及雙足智能體學習在模擬環境中行走，再加上谷歌在2014年以5億美元收購DeepMind的行為，谷歌工程師 Alex Irpan 最近發表了一篇題為深度強化學習還不成熟的文章，該函數鼓勵期望的行為而不存在副作用，然后，它提供API來反饋觀察結果和獎勵給智能體，Irpan 列舉了 DRL 所需的大量數據、大多數 DRL 方法沒有利用關于所涉及的系統和環境的先驗知識、以及前面提到的提出有效的激勵函數方面的困難等問題，他們需要得到所有的能得到的幫助，研究人員可以比較人類和智能體在這些任務上的表現。

以支持認知心理學實驗， Unity Machine Learning Agents 在Danny Lange (VP of AI and ML) 的指導下，研究人員加強了智能體的良好行為， 最近，。

用于開發和比較強化學習模型，深度強化學習能繼續成為人工智能領域的一個熱門話題，以及機器人和物理模擬器， 這些框架中的大多數本質上都是專用的仿真工具或接口， 甘肅自動化工程 ， 與基于已知標簽訓練模型的監督學習不同，Ray是由Ion Stoica和他在Berkeley RISELab的團隊開發的，Ray則更多地介紹了DRL的基礎架構，

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