该数据集包含多个Atari游戏的配置，每个配置都有‘newdata’和‘subset’两个版本。‘newdata’版本通常包含‘distances’和‘indices’等特征，而‘subset’版本则包含更复杂的特征，如‘image_observations’、‘discrete_actions’、‘rewards’和‘embeddings_resnet18_512’。数据集主要用于训练，每个配置

Hugging Face2024-10-20 更新130

RL easy go (RLEG)

强化学习

Atari游戏

在Atari领域创建的基准平台，名为RL easy go (RLEG)，估计成本超过30万美元。该平台为离线强化学习算法之间的公平和全面竞争提供了完整的数据集和检查点。

arXiv2021-05-12 更新90

Human World Records (HWR) Atari Benchmark

强化学习

Atari游戏

基于人类世界纪录的新Atari基准，对强化学习代理在最终性能和学习效率方面提出了更高的要求。

arXiv2023-02-27 更新310

gymrec__BreakoutNoFrameskip_dash_v4

强化学习

Atari游戏

BreakoutNoFrameskip-v4 Gameplay Dataset 是一个来自 Gymnasium 环境 'BreakoutNoFrameskip-v4' 的游戏录制数据集，使用 gymrec 工具收集。数据集包含 494,029 帧和 50 个游戏片段，环境配置包括帧跳过设置为 1，目标 FPS 为 30，观测形状为 210 × 160 × 3 的 RGB 帧，动作空间为离散的 4

Hugging Face2026-03-10 更新100

Hyperparameters for Atari Games 100K.

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