MineRL

MineRLis一个模仿学习数据集，其中包含超过6000万帧记录的人类玩家数据。数据集包括一组任务，突出显示了现代强化学习中许多最棘手的问题: 稀疏奖励和分层策略。

MineRL is an imitation learning dataset which contains over 60 million frames of recorded human player data. The dataset includes a set of tasks that highlight many of the most challenging problems in modern reinforcement learning: sparse rewards and hierarchical policies.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MineRL是一个专注于模仿学习的公开数据集，包含6000万帧人类玩家记录，用于解决强化学习中的稀疏奖励和分层策略问题。该数据集由卡内基梅隆大学于2019年发布，采用CC BY-NC-SA 4.0许可协议。