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D4RL是一个用于离线强化学习的开源基准，提供了标准化的环境和数据集用于训练和基准测试算法。该数据集是D4RL的一个子集，专门用于训练决策变换器（Decision Transformers）。数据集仅包含训练集，评估通过与模拟器交互进行。

D4RL is an open-source benchmark for offline reinforcement learning, providing standardized environments and datasets for training and benchmarking algorithms. This dataset is a subset of D4RL, specifically designed for training Decision Transformers. The dataset only includes the training split, and evaluation is conducted via interaction with simulators.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: D4RL-gym
• 许可证: Apache-2.0

数据集描述

• 概述: D4RL是一个用于离线强化学习的开源基准，提供标准化的环境和数据集，用于训练和基准测试算法。
• 数据集子集: 本数据集是D4RL的一个子集，用于训练Decision Transformers。
• 评估方式: 评估通过与模拟器交互进行，因此数据集仅包含训练集。

数据集结构

• 数据实例: 每个数据点包含(observations, actions, rewards, dones)的序列元组。
• 数据字段:
  • observations: Array2D，包含1000个观察值。
  • actions: Array2D，包含1000个动作。
  • rewards: Array2D，包含1000个奖励。
  • dones: Array2D，包含1000个终止状态标志。

数据集分割

• 分割: 仅包含训练集。

数据集管理

• 数据集维护者: Justin Fu, Aviral Kumar, Ofir Nachum, George Tucker, Sergey Levine

• 许可证信息: MIT License

• 引用信息:

  @misc{fu2021d4rl, title={D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning}, author={Justin Fu and Aviral Kumar and Ofir Nachum and George Tucker and Sergey Levine}, year={2021}, eprint={2004.07219}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} }

• 贡献者: @edbeeching