TF-Agents 0.4 Tutorials : 環境 (翻訳/解説)

【TF-Agents : Tutorials (2) 環境】
今回は環境についてのチュートリアルです。強化学習 (RL) の目標は環境と相互作用することにより学習するエージェントを設計することです。TF-Agents では環境は Python か TensorFlow で実装できます。
TF-Agents は TensorFlow の強化学習のためのライブラリです。4 月に 0.4.0 ステーブル版がリリースされましたのでチュートリアルを翻訳しています。
TF-Agents は DQN エージェントを訓練するために必要な総てのコンポーネントを提供します。TF-Agents は十分にテストされたモジュール・コンポーネントを提供することにより、新しい RL アルゴリズムを設計・実装してテストすることを容易にします。コンポーネントは Python 関数または TensorFlow グラフ ops として実装されていてそれらの間で変換するためのラッパーも持ちます。
http://tensorflow.classcat.com/2020/04/19/tf-agents-0-4-tutorials-2-environments/?fbclid=IwAR1ucEZ5raGcNqUt3AqJsUGMFk88RyiJNrvmDvvNSU6YPZDfQQV7YyIJ8KE