深度强化学习实验环境选择：对照OpenAI Gym和Universe(openai gym and universe)
摘要：本文将介绍OpenAI Gym和Universe两大平台，它们是评估和比较强化学习算法的知名平台。OpenAI Gym主要用于评估强化学习算法的效果，并支持多种框架如TensorFlow、Theano和Keras。OpenAI Universe是OpenAI Gym的扩大，提供各种真实的游戏环境。
引言
OpenAI Gym和Universe是评估和比较强化学习算法的知名平台。OpenAI Gym主要用于评估强化学习算法的效果，并支持多种框架如TensorFlow、Theano和Keras。OpenAI Universe是OpenAI Gym的扩大，提供各种真实的游戏环境。
OpenAI Gym和Universe的比较
环境选择
OpenAI Gym提供了评估强化学习算法在区别环境下的平台，包括ALE、GVG-AI、MuJoCo、Malmo和ViZDoom等。OpenAI Universe提供多种简单到实时复杂的环境，用于训练和评估智能体。
真实性级别
OpenAI Universe重视提供更简单和基于规则的环境，而DeepMind Lab则提供更真实的环境。OpenAI Gym则提供了多种真实性级别区别的环境。
训练与评估
OpenAI Gym和Universe都允许在提供的环境中训练和评估智能体。OpenAI Gym支持将强化学习算法与其统一的接口集成。OpenAI Universe扩大了OpenAI Gym的功能，允许在更广泛的环境中进行训练和评估。
优势和局限性
优势
OpenAI Gym提供了一个多功能的平台，用于比较和基准强化学习算法。OpenAI Universe提供了各种真实的游戏环境，使智能体能在更复杂的场景中进行训练。
局限性
OpenAI Gym和Universe的局限性在于许多游戏和环境已被现有算法解决。OpenAI Universe官方网站重定向到GitHub可能表示可能的更改或正在进行的开发。
结论
OpenAI Gym和Universe是评估和训练强化学习智能体的重要平台。OpenAI Gym在提供综合环境进行强化学习研究和开发方面表现出色。OpenAI Universe扩大了OpenAI Gym的功能，提供更多样化的环境。这两个平台都有其优势和局限性，但它们为该领域的研究人员和开发人员提供了宝贵的资源。
