文件名称:
强化学习算法：此存储库包含大多数基于pytorch实现的经典深度强化学习算法，包括-DQN，DDQN，Dualling Network，DDPG，SAC，A2C，PPO，TRPO。 （更多算法仍在进行中）-源码
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-30
详细说明：深度强化学习算法
该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。
当前实施
深度Q学习网络（DQN）
基本DQN
双Q网络
决斗网络架构
深度确定性策略梯度（DDPG）
优势演员评判（A2C）
信任区域策略梯度（TRPO）
近端政策优化（PPO）
使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家
软演员评论（SAC）
更新信息
:triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201
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