EARL
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https://architsharma97.github.io/earl_benchmark/index.html
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资源简介：
EARL（Environments for Autonomous Reinforcement Learning）是由斯坦福大学等机构创建的一个模拟基准数据集，专注于自主强化学习。该数据集包含多种复杂的模拟任务，旨在测试和评估在缺乏外部干预的情况下，智能体如何通过自身经验学习。这些任务反映了现实世界中机器人和其他自主系统面临的挑战，如持续学习和非周期性环境适应。EARL的目的是推动自主学习算法的发展，特别是在机器人学和自动化领域，以解决长期运行和环境变化带来的问题。
提供机构：
斯坦福大学
创建时间：
2021-12-18
