rlu_atari

• 설명 :

RL Unplugged는 오프라인 강화 학습을 위한 벤치마크 모음입니다. RL Unplugged는 다음 고려 사항을 중심으로 설계되었습니다. 사용 편의성을 높이기 위해 일반 파이프라인이 설정된 후 실무자가 제품군의 모든 데이터를 쉽게 작업할 수 있도록 하는 통합 API가 포함된 데이터 세트를 제공합니다.

데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

우리는 여러 개별 오프라인 RL 알고리즘을 평가하는 데 사용할 수 있는 Agarwal et al., 2020 이 설명한 프로토콜에 따라 크고 다양한 게임 플레이 데이터 세트를 출시하고 있습니다. 데이터 세트는 온라인 DQN 에이전트를 실행하고 끈적한 동작을 사용하여 훈련하는 동안 재생에서 전환을 기록하여 생성됩니다 (Machado et al., 2018) . Agarwal et al., 2020 에 명시된 바와 같이 각 게임에 대해 우리는 각각 5천만 번의 전환이 포함된 5회 실행의 데이터를 사용합니다. 우리는 46개의 Atari 게임에 대한 데이터 세트를 출시합니다. 데이터 세트가 생성된 방법에 대한 자세한 내용은 논문을 참조하세요. 데이터 세트를 생성하는 데 사용된 ROM 버전에 대한 이 참고 사항을 참조하세요.

Atari는 표준 RL 벤치마크입니다. 개별 작업이 포함된 다른 최첨단 오프라인 RL 방법과 접근 방식을 비교하고 싶다면 Atari에서 오프라인 RL 방법을 사용해 보시기 바랍니다.

각 단계의 보상은 클리핑되며([-1, 1] 클리핑으로 획득) 에피소드에는 에피소드당 클리핑된 보상의 합계가 포함됩니다.

• 홈페이지 : https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/rl_unplugged

• 소스 코드 : tfds.rl_unplugged.rlu_atari.RluAtari

• 버전 :

  • 1.0.0 : 최초 릴리스.
  • 1.1.0 : is_last가 추가되었습니다.
  • 1.2.0 : 체크포인트 ID가 추가되었습니다.
  • 1.3.0 (기본값): 중복된 잘린 보상 필드를 제거했습니다.

• 다운로드 크기 : Unknown size

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'checkpoint_id': int64,
    'episode_id': int64,
    'episode_return': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Sum of the clipped rewards.),
    'steps': Dataset({
        'action': int64,
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Image(shape=(84, 84, 1), dtype=uint8),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Clipped reward.),
    }),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@misc{gulcehre2020rl,
    title={RL Unplugged: Benchmarks for Offline Reinforcement Learning},
    author={Caglar Gulcehre and Ziyu Wang and Alexander Novikov and Tom Le Paine
        and  Sergio Gómez Colmenarejo and Konrad Zolna and Rishabh Agarwal and
        Josh Merel and Daniel Mankowitz and Cosmin Paduraru and Gabriel
        Dulac-Arnold and Jerry Li and Mohammad Norouzi and Matt Hoffman and
        Ofir Nachum and George Tucker and Nicolas Heess and Nando deFreitas},
    year={2020},
    eprint={2006.13888},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

rlu_atari/Alien_run_1 (기본 구성)

• 데이터세트 크기 : 73.90 GiB

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• 예 ( tfds.as_dataframe ):

rlu_atari/Alien_run_2

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rlu_atari/Alien_run_3

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rlu_atari/Alien_run_4

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rlu_atari/Alien_run_5

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rlu_atari/Assault_run_3

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rlu_atari/Assault_run_4

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rlu_atari/Boxing_run_1

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rlu_atari/Boxing_run_2

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rlu_atari/Gopher_run_1

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rlu_atari/Gravitar_run_1

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rlu_atari/Hero_run_1

• 데이터세트 크기 : 46.65 GiB

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rlu_atari/Hero_run_2

• 데이터세트 크기 : 46.45 GiB

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rlu_atari/Hero_run_3

• 데이터세트 크기 : 46.66 GiB

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rlu_atari/Hero_run_4

• 데이터세트 크기 : 46.67 GiB

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rlu_atari/Hero_run_5

• 데이터세트 크기 : 46.74 GiB

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rlu_atari/IceHockey_run_1

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rlu_atari/IceHockey_run_2

• 데이터세트 크기 : 37.09 GiB

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rlu_atari/IceHockey_run_3

• 데이터세트 크기 : 37.18 GiB

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rlu_atari/IceHockey_run_4

• 데이터세트 크기 : 37.16 GiB

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rlu_atari/IceHockey_run_5

• 데이터세트 크기 : 37.18 GiB

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rlu_atari/Jamesbond_run_1

• 데이터세트 크기 : 35.02 GiB

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rlu_atari/Jamesbond_run_2

• 데이터세트 크기 : 35.04 GiB

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rlu_atari/Jamesbond_run_3

• 데이터세트 크기 : 35.19 GiB

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rlu_atari/Jamesbond_run_4

• 데이터세트 크기 : 34.99 GiB

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rlu_atari/Jamesbond_run_5

• 데이터세트 크기 : 35.11 GiB

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rlu_atari/Kangaroo_run_1

• 데이터세트 크기 : 55.07 GiB

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rlu_atari/Kangaroo_run_2

• 데이터세트 크기 : 54.60 GiB

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rlu_atari/Kangaroo_run_3

• 데이터세트 크기 : 54.54 GiB

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rlu_atari/Kangaroo_run_4

• 데이터세트 크기 : 55.21 GiB

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rlu_atari/Kangaroo_run_5

• 데이터세트 크기 : 54.37 GiB

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rlu_atari/Krull_run_1

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rlu_atari/Krull_run_4

• 데이터세트 크기 : 90.38 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ): 처음 100개 구성에 대해서만 표시됩니다.

rlu_atari/Krull_run_5

• 데이터세트 크기 : 90.39 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ): 처음 100개 구성에 대해서만 표시됩니다.

rlu_atari/KungFuMaster_run_1

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