OpenAI最近更新了他们的强化学习游戏库

OpenAI最近更新了他们的强化学习游戏库，并引入了上千款新游戏。这个游戏库名为OpenAI Gym，它是一个用于开发和对照强化学习（RL）算法的工具箱。

OpenAI Gym提供多种游戏环境

OpenAI Gym库提供了一系列测试环境，从经典控制、算法、机器人到文字游戏，应有尽有。通过这个库，开发者可以利用这些环境来训练和测试自己的机器学习算法。

OpenAI Gym支持多种区别类型的游戏，包括雅达利和世嘉的经典游戏，和任天堂Game Boy等摹拟器。同时，他们还提供了跨游戏泛化的环境——Gym Retro。这个环境可让开发者在同一个平台上使用区别的游戏进行训练和对照，为算法的泛化能力提供了更多的测试机会。

自定义环境和添加新游戏

在训练进程中，开发者可使用OpenAI Gym提供的接口规范来定义并控制代理（Agent）和环境（Env）之间的互动。用户只需要继承并实现Env类的reset、step和render方法，就能够创建自定义的游戏环境。

对想要在OpenAI Gym中添加新游戏的开发者，他们只需通过集成工具，依照指定规范来添加并发布自己的游戏。这样，他们的游戏就可以够被其他开发者使用和对照了。

OpenAI Gym的利用价值

通过OpenAI Gym，开发者可以方便地开发、对照和测试强化学习算法，提高算法的泛化和训练效果。

总结

OpenAI的强化学习游戏库更新了上千款游戏，可以满足区别开发者的需求。通过OpenAI Gym，开发者可以方便地开发、对照和测试强化学习算法，提高算法的泛化和训练效果。希望未来还可以看到更多有趣且具有挑战性的游戏被添加进这个库中。