Project Profile

Breakout RL Engineering

從 Atari 訓練、可重現實驗與模型評估,一路延伸到 ONNX 與瀏覽器部署的強化學習工程專案。

Active
Reinforcement LearningDQNReproducibilityModel InferenceDeployment

Breakout RL Engineering 是一個持續演進的強化學習工程專案。它不只關注 Agent 能否學會 Atari Breakout,也把可重現訓練、公平評估、模型匯出、推論效能與瀏覽器部署視為同一個系統的一部分。

專案範圍

  • 建立可重現的 DQN 訓練與評估流程
  • 比較 DQN、Double DQN 與 Dueling DQN
  • 驗證 PyTorch 與 ONNX inference parity
  • 在瀏覽器中整合模型、ALE runtime 與 Human-vs-Agent 體驗

這個頁面是 Project 的穩定入口;完整故事與技術細節會透過下方的相關 Writing 展開。