OpenAI发布强化学习环境Gym Retro，支持千种游戏(openai gym retro 环境)
OpenAI发布强化学习环境Gym Retro，支持千种游戏
摘要：OpenAI发布的强化学习环境Gym Retro是一个功能强大的工具，支持加载和运行千种上世纪的ROM游戏。Gym Retro可用于研究强化学习算法的泛化能力，扩大训练数据集，和进行智能体在多种游戏中的学习和优化。OpenAI还在不断改进和拓展Gym Retro的功能，为研究者和开发者提供更好的工具和环境。
1. 介绍Gym Retro和OpenAI Gym
Gym Retro是OpenAI开发的一个强化学习环境，通过该环境可以加载和运行多种上世纪的ROM游戏。OpenAI Gym是用于开发和比较强化学习算法的工具包，可让AI智能体进行行走、跑动、游戏等多种任务。
2. Gym Retro的特点
Gym Retro是一个Python库，通过调用区别的ROM游戏仿真器，将多个ROM游戏的仿真环境融会到一起。目前支持的游戏种类超过千种，包括70多个雅达利和30多个世嘉游戏。Gym Retro提供一套工具和协议，可以接入更多的游戏。
3. Gym Retro的利用
Gym Retro为研究强化学习算法和学习能力的泛化提供了平台。之前的研究主要集中在优化智能体完成单个任务上，而Gym Retro可以帮助研究在概念类似但外观区别的游戏中进行学习泛化的研究。Gym Retro还可以将经典的电子游戏转化为Gym环境，为强化学习提供更多的训练样本。
4. Gym Retro的功能拓展
OpenAI延续开发和改进Gym Retro，将更多的游戏集成到环境中。通过Gym Retro的Python API接口，可以更方便地使用和定制该强化学习环境。
