Gym Retro

# Gym Retro 来源：https://openai.com/index/gym-retro/ 我们使用 Gym Retro 来进行强化学习算法研究并研究泛化能力。强化学习的前期研究主要集中在优化智能体来解决单个任务上。有了 Gym Retro，我们可以研究在概念相似但外观不同的游戏之间的泛化能力。 此版本包括来自世嘉创世纪和世嘉主控系统的游戏，以及任天堂 NES、SNES 和 Game Boy 游戏机的游戏。它还包括对世嘉 Game Gear、任天堂 Game Boy Color、任天堂 Game Boy Advance 和 NEC TurboGrafx 的初步支持。某些已发布的游戏集成，包括 Gym Retro 的 `data/experimental` 文件夹中的游戏，处于测试阶段 — 请试用它们，如果遇到任何错误，请告诉我们。由于涉及的更改规模较大，代码目前仅在一个分支(https://github.com/openai/retro)上提供。为了避免破坏参赛者的代码，我们在竞赛结束之前不会合并该分支。 进行中的 Retro 竞赛(https://contest.openai.com/)(在几周内结束)和我们最近的技术报告(https://arxiv.org/abs/1804.03720)关注于较简单的问题，即同一游戏(刺猬索尼克 TM)不同关卡之间的泛化。完整的 Gym Retro 数据集将这个想法进一步扩展，使得研究不同游戏之间泛化的更难问题成为可能。数据集的规模和各个游戏的难度使其成为一个艰巨的挑战，我们期待在接下来的一年中分享我们的研究进展。我们也希望 Retro 竞赛参与者开发的一些解决方案能够扩展并应用于完整的 Gym Retro 数据集。