ICLR 2019 Supervised Policy Update代码库：Mujoco和Atari游戏性能对比

资源摘要信息:"该存储库提供了一个实现示例，用以复现ICLR 2019论文《受监管政策更新（Supervised Policy Update, SPU）》中的实验结果。该存储库关注的是一种强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法，旨在提高智能体（Agent）在特定环境中的学习效率和表现。 标题中提到的"Supervised Policy Update"即受监管政策更新，是一种新型的强化学习策略，该方法在论文中通过对比传统的信任域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）算法，展示了在Mujoco和Atari游戏环境上显著的性能提升。具体而言，在10个Mujoco环境中进行实验，SPU相较于TRPO和PPO平均性能分别提升了27%和17%。而在60个不同的Atari游戏中进行测试时，SPU相较于PPO的平均性能提升高达55%。除此之外，SPU在计算开销方面相比PPO具有明显优势，仅需要对现有PPO的实现方式进行不到30行代码的修改。 描述中提到的Mujoco是一个用于构建复杂机器人运动模拟的物理引擎，它广泛用于RL的研究和应用中。Atari游戏则是经典的视频游戏环境，常作为RL算法的基准测试平台。 依赖关系方面，该存储库的主要依赖项包括Python 3.5和TensorFlow。TensorFlow是谷歌开发的一套开源机器学习库，支持广泛的深度学习应用。此外，Mujoco 1.50是必须的环境依赖项。为了方便用户安装其他依赖项，存储库中提供了environment.yml和requirements.txt文件，分别对应Anaconda环境和pip包管理器的安装需求。大部分代码来源于OpenAI基线存储库，这意味着如果用户有能力运行OpenAI基线，那么所需的依赖项已经基本满足。 标签"Python"指出了代码实现的主要编程语言，强调了该存储库对于Python编程语言的依赖性。 最后，压缩包子文件的文件名称列表中给出了"Supervised_Policy_Update-master"，这表明用户可以从这个名称识别出存储库的根目录，进而访问代码和相关文档。"master"一般代表存储库的默认分支，该分支包含了最新的稳定版本代码。" 总结来说，该存储库是针对《Supervised Policy Update》这篇论文的算法实现，旨在让研究者和开发者能够验证和进一步研究SPU方法在不同强化学习环境中的表现。它不仅提供了模型训练和测试的代码，还包括了如何安装和配置实验环境的详细指南，为强化学习社区提供了一个宝贵的资源。