thu-ml/tianshou

RNN related issues

Open

#937 geöffnet am 7. Sept. 2023

Auf GitHub ansehen
 (12 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (1.072 Forks)batch import
RNNbughelp wanted

Repository-Metriken

Stars
 (7.121 Stars)
PR-Merge-Metriken
 (Keine gemergten PRs in 30 T)

Beschreibung

There is a bunch of reported RNN problems: #795 #513 #486 and some others. Generally, performance of agents with RNN on top never seemed to be good. This should be looked into, compared with other libraries, and fixed.

@Trinkle23897 @araffin @BFAnas If you have ideas where to start or whom to ping, feel free to write here. I guess it won't be an easy one...

Until this is solved, it might make sense to document that using RNNs is currently discouraged.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die RNN Leistungsprobleme in Tianshou, vergleichen Sie mit anderen RL Bibliotheken (z.B. Stable Baselines3) und implementieren Sie Korrekturen basierend auf den identifizierten Ursachen.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learningai
Issue Type
Fehler
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Über 1 Woche
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Recherche nötig
Voraussetzungen
PythonPyTorchDeep Reinforcement LearningRNN
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
25