We present C-Procgen, an enhanced suite of environments on top of the Procgen benchmark. C-Procgen provides access to over 200 unique game contexts across 16 games. It allows for detailed configuration of environments, ranging from game mechanics to agent attributes. This makes the procedural generation process, previously a black-box in Procgen, more transparent and adaptable for various research needs.The upgrade enhances dynamic context management and individualized assignments, while maintaining computational efficiency. C-Procgen's controllable contexts make it applicable in diverse reinforcement learning research areas, such as learning dynamics analysis, curriculum learning, and transfer learning. We believe that C-Procgen will fill a gap in the current literature and offer a valuable toolkit for future works.


翻译:我们提出了C-Procgen——一个基于Procgen基准的增强型环境套件。C-Procgen提供了16个游戏中超过200种独特的游戏上下文访问权限,允许对从游戏机制到智能体属性的环境进行精细配置,使此前在Procgen中作为黑箱存在的程序化生成过程更透明、更适应多样化研究需求。该升级在保持计算效率的同时,增强了动态上下文管理与个性化分配功能。C-Procgen的可控上下文使其适用于学习动态分析、课程学习及迁移学习等多样化强化学习研究领域。我们相信C-Procgen将填补现有文献空白,为未来研究提供有价值的工具包。

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