文件名称:
DeepRL-Agents：深度强化学习代理-源码
开发工具:
文件大小: 87kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-16
详细说明：深度强化学习代理
该存储库包含以Tensorflow编写的强化学习算法的集合。 这里编写的ipython笔记本是与我在发布的仍在进行中的教程系列一起编写的。 如果您不熟悉强化学习，建议阅读随附的每种算法的文章。
该存储库当前包含以下算法：
Q表-使用表解决随机环境问题的Q学习的实现。
Q-Network -Q-Learning的神经网络实现，用于解决与Q-Table中相同的环境。
简单策略-一种针对无状态环境（例如n型武装匪徒问题）的策略梯度方法的实现。
Contextual-Policy （上下文策略） -一种针对状态环境（例如上下文匪徒问题）的策略梯度方法的实现。
策略网络-一种神经网络策略梯度代理的实现，该代理解决具有状态和延迟奖励以及两个相反动作（即CartPole或Pong）的完整RL问题。
Vanilla-Policy-一种神经网络Vanilla- policy-
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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