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简介

Dopamine 是基于 TensorFlow 的开源强化学习框架 ，由Google发布。

Dopamine框架是由谷歌开发的一个深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）研究框架。它旨在支持DRL研究的多样性，提供灵活、稳定和可重复的实验环境。Dopamine框架是开源的，基于TensorFlow平台，提供了一些最先进的DRL智能体的紧凑且可靠的实现。此外，Dopamine框架还提供了对DRL研究中不同研究目标的分类，强调了该领域研究的异质性和框架的价值。

Dopamine框架的特点包括：

  1. 灵活性：Dopamine框架允许研究人员根据自己的研究需求进行定制和扩展。

  2. 稳定性：框架提供了稳定的实现，确保实验的可靠性。

  3. 可重复性：Dopamine框架强调实验结果的可重复性，这对于科学研究至关重要。

  4. 多种机器学习模型：框架支持多种不同的机器学习模型，如DQN、C51、简化版的Rainbow智能体和IQN（Implicit Quantile Network）。

  5. 全面测试和训练代码：为了实现可重复性，Dopamine框架在GitHub上提供了Arcade Learning Environment支持的全部60个游戏的完整测试和训练代码，并遵循标准化经验评估结果的最佳实践。

  6. 可视化工具：谷歌还推出了一个网站，允许开发人员将多个训练中智能体的运行情况快速可视化。

Dopamine框架的灵感来自于大脑中的多巴胺受体，多巴胺在神经科学中与奖励和学习密切相关，这也是为什么框架被命名为“Dopamine”。通过这个框架，研究人员可以更深入地探索和理解深度强化学习算法，推动该领域的进一步发展。

参考