文件名称:
软演员关键和扩展：软演员关键和优先体验重播（PER）的PyTorch实施+强调最新经验（ERE）+蒙克豪森RL + D2RL和并行环境-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-10
详细说明：软演员关键和扩展
PyTorch实施了具有扩展性PER + ERE + Munchausen RL的Soft-Actor-Critic ，并提供了用于并行数据收集和更快训练的多环境选项。
该存储库包括最新的Soft-Actor-Critic版本（ ）以及SAC的扩展：
P rioritizedËxperienceřeplay（ ）
Èmphasizing最近几个Ë没有忘记过去（xperience ）
Munchausen强化学习
D2RL：强化学习深密度架构
N步自举
平行环境
在ERE的书面实施中，作者使用的是较旧版本的SAC，而该存储库包含SAC的最新版本以及PER的按比例优先级实现。
去做：
将IQN评论家[X]与IQN评论家一起放慢10倍...需要修复该问题
添加D2DRL IQN评论家[]
用ray []创建分布式SAC版本
添加了N步自举[X]
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