We introduce AndroidEnv, an open-source platform for Reinforcement Learning (RL) research built on top of the Android ecosystem. AndroidEnv allows RL agents to interact with a wide variety of apps and services commonly used by humans through a universal touchscreen interface. Since agents train on a realistic simulation of an Android device, they have the potential to be deployed on real devices. In this report, we give an overview of the environment, highlighting the significant features it provides for research, and we present an empirical evaluation of some popular reinforcement learning agents on a set of tasks built on this platform.


翻译:我们引入了AndroidEnv(AdroidEnv),这是一个在Android生态系统之上建立的加强学习(RL)研究的开放源码平台。AndroidEnv(AndroidEnv)允许RL代理商通过一个通用的触摸屏界面,与人类常用的各种应用程序和服务进行互动。由于代理商对Android装置进行实事求是的模拟培训,他们有可能被安装在真实的装置上。我们在本报告中概述了环境,强调了它为研究提供的重要特征,我们对这一平台上的一系列任务上的一些大众化的加强学习代理商进行了经验评估。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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