This experiment trains Proximal Policy Optimization (PPO) agent Atari Breakout game on OpenAI Gym. It runs the game environments on multiple processes to sample efficiently.
\n\n": "\u0db8\u0dd9\u0db8\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 OpenAI Gym \u0dc4\u0dd2 \u0db4\u0dca\u0dbb\u0ddc\u0d9a\u0dca\u0dc3\u0dd2\u0db8\u0dbd\u0dca \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0db4\u0dad\u0dca\u0dad\u0dd2 \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0dd2\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba (PPO) \u0db1\u0dd2\u0dba\u0ddd\u0da2\u0dd2\u0dad \u0d85\u0da7\u0dcf\u0dbb\u0dd2 \u0db6\u0dca\u0dbb\u0dda\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd3\u0da9\u0dcf\u0dc0 \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2. \u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0dca\u0dba\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0db8\u0dc0 \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dca\u0db4\u0dbd \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dd0\u0db1\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0dba \u0db6\u0dc4\u0dd4 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dbd\u0dd3\u0db1\u0dca\u0dc4\u0dd2 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd3\u0da9\u0dcf \u0db4\u0dbb\u0dd2\u0dc3\u0dbb\u0dba\u0db1\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2.
\n\n", "Stop the workers
\n": "\u0d9a\u0db8\u0dca\u0d9a\u0dbb\u0dd4\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1\u0dc0\u0dad\u0dca\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "\n": "
\n", "
_^_0_^_
\n": "_^_0_^_
\n", "_^_0_^_ keeps track of the last observation from each worker, which is the input for the model to sample the next action
\n": "_^_0_^_ \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d91\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0dba\u0dcf\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d85\u0dc0\u0dc3\u0dcf\u0db1 \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab\u0dba \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2, \u0d91\u0dba \u0d8a\u0dc5\u0d9f \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0 \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0da7 \u0d86\u0daf\u0dcf\u0db1\u0dba \u0dc0\u0dda
\n", "_^_0_^_ returns sampled from _^_1_^_
\n": "_^_0_^_ \u0dc3\u0dd2\u0da7 \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2\u0dba \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0dbd\u0dcf\u0db7 _^_1_^_
\n", "_^_0_^_, _^_1_^_ are actions sampled from _^_2_^_
\n": "_^_0_^_, \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf _^_1_^_ \u0dc0\u0dbd\u0dd2\u0db1\u0dca \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0dbd\u0dd3 \u0d87\u0dad _^_2_^_
\n", "_^_0_^_, where _^_1_^_ is advantages sampled from _^_2_^_. Refer to sampling function in Main class below for the calculation of _^_3_^_.
\n": "_^_0_^_, \u0d9a\u0ddc\u0dc4\u0dd9\u0db1\u0dca\u0daf? _^_1_^_ \u0dc0\u0dcf\u0dc3\u0dd2 \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d87\u0dad _^_2_^_. \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db4\u0dc4\u0dad \u0db4\u0dca\u0dbb\u0db0\u0dcf\u0db1 \u0db4\u0db1\u0dca\u0dad\u0dd2\u0dba\u0dda \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0dc1\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dad\u0dba \u0dc0\u0dd9\u0dad \u0dba\u0ddc\u0db8\u0dd4 \u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1 _^_3_^_.
\n", "A fully connected layer takes the flattened frame from third convolution layer, and outputs 512 features
\n": "\u0dc3\u0db8\u0dca\u0db4\u0dd4\u0dbb\u0dca\u0dab\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca\u0db8\u0dc3\u0db8\u0dca\u0db6\u0db1\u0dca\u0db0\u0dd2\u0dad \u0dad\u0da7\u0dca\u0da7\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0db4\u0dd0\u0dad\u0dbd\u0dd2 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0 \u0dad\u0dd9\u0dc0\u0db1 \u0d9a\u0dd0\u0da7\u0dd2 \u0d9c\u0dd0\u0dc3\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dc3\u0dca\u0dae\u0dbb\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d9c\u0dd9\u0db1 \u0dba\u0db1 \u0d85\u0dad\u0dbb \u0dc0\u0dd2\u0dc1\u0dda\u0dc2\u0dcf\u0d82\u0d9c 512 \u0d9a\u0dca \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0daf\u0dcf\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0dba\u0dd2
\n", "A fully connected layer to get logits for _^_0_^_
\n": "\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf\u0db4\u0dd2\u0dc0\u0dd2\u0dc3\u0dd4\u0db8\u0dca \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dd0\u0db1\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dca\u0dab \u0dc3\u0db8\u0dca\u0db6\u0db1\u0dca\u0db0\u0dd2\u0dad \u0dad\u0da7\u0dca\u0da7\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca _^_0_^_
\n", "A fully connected layer to get value function
\n": "\u0d85\u0d9c\u0dba\u0dc1\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dad\u0dba \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dd0\u0db1\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dca\u0dab \u0dc3\u0db8\u0dca\u0db6\u0db1\u0dca\u0db0\u0dd2\u0dad \u0dad\u0da7\u0dca\u0da7\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca
\n", "Add a new line to the screen periodically
\n": "\u0dc0\u0dbb\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dc0\u0dbb \u0dad\u0dd2\u0dbb\u0dba\u0da7 \u0db1\u0dc0 \u0dbb\u0dda\u0d9b\u0dcf\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Add to tracker
\n": "\u0da7\u0dca\u0dbb\u0dd0\u0d9a\u0dbb\u0dca\u0dc0\u0dd9\u0dad \u0d91\u0d9a\u0dad\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Calculate Entropy Bonus
\n_^_0_^_
\n": "\u0d91\u0db1\u0dca\u0da7\u0dca\u0dbb\u0ddc\u0db4\u0dd2\u0db6\u0ddd\u0db1\u0dc3\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n_^_0_^_
\n", "Calculate gradients
\n": "\u0d85\u0db1\u0dd4\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dd2\u0d9a\u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Calculate policy loss
\n": "\u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0db4\u0dad\u0dca\u0dad\u0dd2\u0d85\u0dbd\u0dcf\u0db7\u0dba \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Calculate value function loss
\n": "\u0d85\u0d9c\u0dba\u0dc1\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dad\u0dba \u0d85\u0dc4\u0dd2\u0db8\u0dd2 \u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba
\n", "Clip gradients
\n": "\u0d9a\u0dca\u0dbd\u0dd2\u0db4\u0dca\u0d85\u0db1\u0dd4\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dd2\u0d9a
\n", "Clipping range
\n": "\u0d9a\u0dca\u0dbd\u0dd2\u0db4\u0dd2\u0db1\u0dca\u0db4\u0dbb\u0dcf\u0dc3\u0dba
\n", "Configurations
\n": "\u0dc0\u0dd2\u0db1\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc3\u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dca
\n", "Create the experiment
\n": "\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf\u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0dcf\u0daf\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Entropy bonus coefficient
\n": "\u0d91\u0db1\u0dca\u0da7\u0dca\u0dbb\u0ddc\u0db4\u0dd2\u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc3\u0dcf\u0daf \u0dc3\u0d82\u0d9c\u0dd4\u0dab\u0d9a\u0dba
\n", "GAE with _^_0_^_ and _^_1_^_
\n": "GAE\u0dc3\u0db8\u0d9f _^_0_^_ \u0dc3\u0dc4 _^_1_^_
\n", "Get value of after the final step
\n": "\u0d85\u0dc0\u0dc3\u0dcf\u0db1\u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb\u0dd9\u0db1\u0dca \u0db4\u0dc3\u0dd4 \u0dc0\u0da7\u0dd2\u0db1\u0dcf\u0d9a\u0db8 \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Initialize the trainer
\n": "\u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4\u0d9a\u0dbb\u0dd4\u0d86\u0dbb\u0db8\u0dca\u0db7 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "It learns faster with a higher number of epochs, but becomes a little unstable; that is, the average episode reward does not monotonically increase over time. May be reducing the clipping range might solve it.
\n": "\u0d91\u0dba\u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0d91\u0db4\u0ddc\u0da0\u0dca \u0dc3\u0d82\u0d9b\u0dca\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0dc0\u0dda\u0d9c\u0dba\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1 \u0d9c\u0db1\u0dd3, \u0db1\u0db8\u0dd4\u0dad\u0dca \u0da7\u0dd2\u0d9a\u0d9a\u0dca \u0d85\u0dc3\u0dca\u0dae\u0dcf\u0dba\u0dd3 \u0dc0\u0dda; \u0d91\u0db1\u0db8\u0dca, \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dcf\u0db1\u0dca\u0dba \u0d9a\u0dae\u0dcf\u0d82\u0d9c \u0dc0\u0dd2\u0db4\u0dcf\u0d9a\u0dba \u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dba\u0dad\u0dca \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0d92\u0d9a\u0dcf\u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0dd3 \u0dbd\u0dd9\u0dc3 \u0dc0\u0dd0\u0da9\u0dd2 \u0db1\u0ddc\u0dc0\u0dda. \u0d9a\u0dca\u0dbd\u0dd2\u0db4\u0dd2\u0db1\u0dca \u0db4\u0dbb\u0dcf\u0dc3\u0dba \u0d85\u0da9\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dd9\u0db1\u0dca \u0d91\u0dba \u0dc0\u0dd2\u0dc3\u0db3\u0dd2\u0dba \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba.
\n", "Learning rate
\n": "\u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca\u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba
\n", "Number of mini batches
\n": "\u0d9a\u0dd4\u0da9\u0dcf\u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "Number of steps to run on each process for a single update
\n": "\u0dad\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dbd\u0dd2\u0dba \u0db8\u0dad \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "Number of updates
\n": "\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1\u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "Number of worker processes
\n": "\u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dbd\u0dd2 \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "PPO Loss
\n": "PPO\u0db4\u0dcf\u0da9\u0dd4\u0dc0
\n", "Run and monitor the experiment
\n": "\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf\u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0db0\u0dcf\u0dc0\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb \u0d85\u0db0\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Sampled observations are fed into the model to get _^_0_^_ and _^_1_^_; we are treating observations as state
\n": "\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2\u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dd0\u0db1\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0da7 \u0db4\u0ddd\u0dc2\u0dab\u0dba \u0dc0\u0db1 _^_0_^_ \u0d85\u0dad\u0dbb _^_1_^_; \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab \u0dbb\u0dcf\u0da2\u0dca\u0dba \u0dbd\u0dd9\u0dc3 \u0dc3\u0dbd\u0d9a\u0db8\u0dd4
\n", "Save tracked indicators.
\n": "\u0dbd\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0db6\u0dd0\u0db3\u0d87\u0dad\u0dd2 \u0daf\u0dbb\u0dca\u0dc1\u0d9a \u0dc3\u0dd4\u0dbb\u0d9a\u0dd2\u0db1\u0dca\u0db1.
\n", "Scale observations from _^_0_^_ to _^_1_^_
\n": "\u0dc3\u0dd2\u0da7 _^_0_^_ \u0db4\u0dbb\u0dd2\u0db8\u0dcf\u0dab \u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab _^_1_^_
\n", "Select device
\n": "\u0d8b\u0db4\u0dcf\u0d82\u0d9c\u0dba\u0dad\u0ddd\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Set learning rate
\n": "\u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca\u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba \u0dc3\u0d9a\u0dc3\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Stop the workers
\n": "\u0d9a\u0db8\u0dca\u0d9a\u0dbb\u0dd4\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1\u0dc0\u0dad\u0dca\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "The first convolution layer takes a 84x84 frame and produces a 20x20 frame
\n": "\u0db4\u0dc5\u0db8\u0dd4\u0d9a\u0dd0\u0da7\u0dd2 \u0d9c\u0dd0\u0dc3\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dc3\u0dca\u0dad\u0dbb\u0dba 84x84 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0d9c\u0dd9\u0db1 20x20 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0db1\u0dd2\u0db4\u0daf\u0dc0\u0dba\u0dd2
\n", "The second convolution layer takes a 20x20 frame and produces a 9x9 frame
\n": "\u0daf\u0dd9\u0dc0\u0db1\u0d9a\u0dd0\u0da7\u0dd2 \u0d9c\u0dd0\u0dc3\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dc3\u0dca\u0dad\u0dbb\u0dba 20x20 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0d9c\u0dd9\u0db1 9x9 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0db1\u0dd2\u0db4\u0daf\u0dc0\u0dba\u0dd2
\n", "The third convolution layer takes a 9x9 frame and produces a 7x7 frame
\n": "\u0dad\u0dd9\u0dc0\u0db1\u0d9a\u0dd0\u0da7\u0dd2 \u0d9c\u0dd0\u0dc3\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0dc3\u0dca\u0dad\u0dbb\u0dba 9x9 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0d9c\u0dd9\u0db1 7x7 \u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd4\u0dc0\u0d9a\u0dca \u0db1\u0dd2\u0db4\u0daf\u0dc0\u0dba\u0dd2
\n", "Update parameters based on gradients
\n": "\u0d85\u0db1\u0dd4\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dd2\u0d9a\u0db8\u0dad \u0db4\u0daf\u0db1\u0db8\u0dca\u0dc0 \u0db4\u0dbb\u0dcf\u0db8\u0dd2\u0dad\u0dd3\u0db1\u0dca \u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "Value Loss
\n": "\u0d85\u0d9c\u0dba\u0db1\u0dd0\u0dad\u0dd2\u0dc0\u0dd3\u0db8
\n", "Value loss coefficient
\n": "\u0d85\u0d9c\u0dba\u0d85\u0dc4\u0dd2\u0db8\u0dd2 \u0dc3\u0d82\u0d9c\u0dd4\u0dab\u0d9a\u0dba
\n", "You can change this while the experiment is running. _^_0_^_ \u2699\ufe0f Learning rate.
\n": "\u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf\u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0dc0\u0db1 \u0d85\u0dad\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb \u0d94\u0db6\u0da7 \u0db8\u0dd9\u0dba \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0d9a\u0dc5 \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba. _^_0_^_ \u2699\ufe0f \u0d89\u0d9c\u0dd9\u0db1\u0dd4\u0db8\u0dca \u0d85\u0db1\u0dd4\u0db4\u0dcf\u0dad\u0dba.
\n", "Zero out the previously calculated gradients
\n": "\u0d9a\u0dbd\u0dd2\u0db1\u0dca\u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1 \u0dbd\u0daf \u0d85\u0db1\u0dd4\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dd2\u0d9a \u0dc1\u0dd4\u0db1\u0dca\u0dba \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8
\n", "calculate advantages
\n": "\u0dc0\u0dcf\u0dc3\u0dd2\u0d9c\u0dab\u0db1\u0dba \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "collect episode info, which is available if an episode finished; this includes total reward and length of the episode - look at _^_0_^_ to see how it works.
\n": "\u0d9a\u0dae\u0dcf\u0d82\u0d9c\u0dad\u0ddc\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb\u0dd4 \u0d91\u0d9a\u0dad\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1, \u0d9a\u0dae\u0dcf\u0d82\u0d9c\u0dba\u0d9a\u0dca \u0d85\u0dc0\u0dc3\u0db1\u0dca \u0dc0\u0dd4\u0dc0\u0dc4\u0ddc\u0dad\u0dca \u0d91\u0dba \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0dad \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba; \u0db8\u0dd9\u0dba\u0da7 \u0d9a\u0dae\u0dcf\u0d82\u0d9c\u0dba\u0dda \u0dc3\u0db8\u0dca\u0db4\u0dd6\u0dbb\u0dca\u0dab \u0dc0\u0dd2\u0db4\u0dcf\u0d9a\u0dba \u0dc3\u0dc4 \u0daf\u0dd2\u0d9c \u0d87\u0dad\u0dd4\u0dc5\u0dad\u0dca \u0dc0\u0dda - \u0d91\u0dba \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0dc0\u0db1 \u0d86\u0d9a\u0dcf\u0dbb\u0dba _^_0_^_ \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0db6\u0dbd\u0db1\u0dca\u0db1.
\n", "create workers
\n": "\u0d9a\u0db8\u0dca\u0d9a\u0dbb\u0dd4\u0dc0\u0db1\u0dca\u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dca\u0db8\u0dcf\u0dab\u0dba
\n", "for each mini batch
\n": "\u0d91\u0d9a\u0dca\u0d91\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dd4\u0da9\u0dcf \u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf
\n", "for monitoring
\n": "\u0d85\u0db0\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab\u0dba\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf
\n", "get mini batch
\n": "\u0d9a\u0dd4\u0da9\u0dcf\u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8 \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "get results after executing the actions
\n": "\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0db1\u0dca\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0dd9\u0db1\u0dca \u0db4\u0dc3\u0dd4 \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2 results \u0dbd \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0d9c\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "initialize tensors for observations
\n": "\u0db1\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0d9a\u0dca\u0dc2\u0dab\u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d86\u0dad\u0dad\u0dd3\u0db1\u0dca \u0d86\u0dbb\u0db8\u0dca\u0db7 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "last 100 episode information
\n": "\u0d85\u0dc0\u0dc3\u0db1\u0dca100 \u0d9a\u0dae\u0dcf\u0d82\u0d9c \u0dad\u0ddc\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb\u0dd4
\n", "model
\n": "\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba
\n", "number of epochs to train the model with sampled data
\n": "\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2\u0daf\u0dad\u0dca\u0dad \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0db4\u0ddc\u0da0\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "number of mini batches
\n": "\u0d9a\u0dd4\u0da9\u0dcf\u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "number of steps to run on each process for a single update
\n": "\u0dad\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d91\u0d9a\u0dca \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dbd\u0dd2\u0dba \u0db8\u0dad \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8\u0da7 \u0db4\u0dd2\u0dba\u0dc0\u0dbb \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "number of updates
\n": "\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1\u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "number of worker processes
\n": "\u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dbd\u0dd2 \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "optimizer
\n": "\u0db4\u0dca\u200d\u0dbb\u0dc1\u0dc3\u0dca\u0dad\u0d9a\u0dbb\u0dab\u0dba
\n", "run sampled actions on each worker
\n": "\u0d91\u0d9a\u0dca\u0d91\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0dba\u0dcf \u0db8\u0dad \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a
\n", "sample _^_0_^_ from each worker
\n": "\u0dc3\u0dd1\u0db8 _^_0_^_ \u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0dba\u0dd9\u0d9a\u0dd4\u0d9c\u0dda\u0db8 \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2\u0dba
\n", "sample actions from _^_0_^_ for each worker; this returns arrays of size _^_1_^_
\n": "\u0d91\u0d9a\u0dca\u0d91\u0d9a\u0dca \u0dc3\u0dda\u0dc0\u0d9a\u0dba\u0dcf _^_0_^_ \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf; \u0db8\u0dd9\u0dba \u0db4\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dcf\u0dab\u0dba\u0dda \u0d85\u0dbb\u0dcf \u0db1\u0dd0\u0dc0\u0dad \u0dbd\u0db6\u0dcf \u0daf\u0dd9\u0dba\u0dd2 _^_1_^_
\n", "sample with current policy
\n": "\u0dc0\u0dad\u0dca\u0db8\u0db1\u0dca\u0db4\u0dca\u0dbb\u0dad\u0dd2\u0db4\u0dad\u0dca\u0dad\u0dd2\u0dba \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2\u0dba
\n", "samples are currently in _^_0_^_ table, we should flatten it for training
\n": "\u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dca\u0db4\u0dbd\u0daf\u0dd0\u0db1\u0da7 _^_0_^_ \u0dc0\u0d9c\u0dd4\u0dc0\u0dda \u0d87\u0dad, \u0d85\u0db4\u0dd2 \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4\u0dc0 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0dba \u0dc3\u0db8\u0dad\u0dbd\u0dcf \u0d9a\u0dc5 \u0dba\u0dd4\u0dad\u0dd4\u0dba
\n", "shuffle for each epoch
\n": "\u0d91\u0d9a\u0dca\u0d91\u0d9a\u0dca \u0d8a\u0db4\u0ddd\u0da0\u0dca \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d9a\u0dbd\u0dc0\u0db8\u0dca \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "size of a mini batch
\n": "\u0d9a\u0dd4\u0da9\u0dcf\u0d9a\u0dab\u0dca\u0da9\u0dcf\u0dba\u0db8\u0d9a \u0db4\u0dca\u0dbb\u0db8\u0dcf\u0dab\u0dba
\n", "total number of samples for a single update
\n": "\u0dad\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dc0\u0dad\u0dca\u0d9a\u0dcf\u0dbd\u0dd3\u0db1 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0db8\u0dd4\u0dc5\u0dd4 \u0dc3\u0dcf\u0db8\u0dca\u0db4\u0dbd \u0d9c\u0dab\u0db1
\n", "train
\n": "\u0daf\u0dd4\u0db8\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba
\n", "train the model
\n": "\u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba\u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dbb\u0db1\u0dca\u0db1
\n", "\u2699\ufe0f Clip range.
\n": "\u2699\ufe0f\u0d9a\u0dca\u0dbd\u0dd2\u0db4\u0dca \u0db4\u0dbb\u0dcf\u0dc3\u0dba.
\n", "\u2699\ufe0f Entropy bonus coefficient. You can change this while the experiment is running. _^_0_^_
\n": "\u2699\ufe0f\u0d91\u0db1\u0dca\u0da7\u0dca\u0dbb\u0ddc\u0db4\u0dd2 \u0db4\u0dca\u0dbb\u0dc3\u0dcf\u0daf \u0dc3\u0d82\u0d9c\u0dd4\u0dab\u0d9a\u0dba. \u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0dc0\u0db1 \u0d85\u0dad\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb \u0d94\u0db6\u0da7 \u0db8\u0dd9\u0dba \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0d9a\u0dc5 \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba. _^_0_^_
\n", "\u2699\ufe0f Number of epochs to train the model with sampled data. You can change this while the experiment is running. _^_0_^_
\n": "\u2699\ufe0f\u0db1\u0dd2\u0dba\u0dd0\u0daf\u0dd2 \u0daf\u0dad\u0dca\u0dad \u0dc3\u0db8\u0d9f \u0d86\u0d9a\u0dd8\u0dad\u0dd2\u0dba \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d91\u0db4\u0ddc\u0da0\u0dca \u0d9c\u0dab\u0db1. \u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0dc0\u0db1 \u0d85\u0dad\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb \u0d94\u0db6\u0da7 \u0db8\u0dd9\u0dba \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0d9a\u0dc5 \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba. _^_0_^_
\n", "\u2699\ufe0f Value loss coefficient. You can change this while the experiment is running. _^_0_^_
\n": "\u2699\ufe0f\u0d85\u0d9c\u0dba \u0d85\u0dc4\u0dd2\u0db8\u0dd2 \u0dc3\u0d82\u0d9c\u0dd4\u0dab\u0d9a\u0dba. \u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8 \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0dc0\u0db1 \u0d85\u0dad\u0dbb\u0dad\u0dd4\u0dbb \u0d94\u0db6\u0da7 \u0db8\u0dd9\u0dba \u0dc0\u0dd9\u0db1\u0dc3\u0dca \u0d9a\u0dc5 \u0dc4\u0dd0\u0d9a\u0dd2\u0dba. _^_0_^_
\n", "Annotated implementation to train a PPO agent on Atari Breakout game.": "Atari Breakout \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd3\u0da9\u0dcf\u0dc0 \u0db4\u0dd2\u0dc5\u0dd2\u0db6\u0db3 PPO \u0db1\u0dd2\u0dba\u0ddd\u0da2\u0dd2\u0dad\u0dba\u0dd9\u0d9a\u0dd4 \u0db4\u0dd4\u0dc4\u0dd4\u0dab\u0dd4 \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db3\u0dc4\u0dcf \u0d9a\u0dca\u0dbb\u0dd2\u0dba\u0dcf\u0dad\u0dca\u0db8\u0d9a \u0d9a\u0dd2\u0dbb\u0dd3\u0db8.", "PPO Experiment with Atari Breakout": "\u0d85\u0da7\u0dcf\u0dbb\u0dd2 \u0d9a\u0da9\u0dcf\u0dc0\u0dd0\u0da7\u0dd3\u0db8 \u0dc3\u0db8\u0d9f PPO \u0d85\u0dad\u0dca\u0dc4\u0daf\u0dcf \u0db6\u0dd0\u0dbd\u0dd3\u0db8" }