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搜索资源列表

  1. learning-rl:我执行与RL有关的事情的笔记本-源码

  2. learning-rl 我执行与RL有关的事情的笔记本 我正在从Barto和Suttons RL书中学习RL。 这是我实现的东西。

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  1. o_jogo:Joguinho pra RL-源码

  2. o_jogo:Joguinho pra RL

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  1. mbpo_pytorch:基于模型的强化学习算法MBPO的pytorch复制-源码

  2. 概述 这是pytorch中基于模型的RL算法MBPO的重新实现，如下文所述：。 该代码基于的使用张量流集成模型重现了结果，但使用pytorch集成模型却表现出明显的性能下降。 这段代码使用pytorch重新实现了集成动力学模型，并缩小了差距。 转载结果 比较是在两个任务上完成的，而其他任务没有经过测试。 但是在经过测试的两个任务上，与官方的tensorflow代码相比，pytorch实现获得了类似的性能。 依存关系 MuJoCo 1.5和MuJoCo 2.0 用法 python main_mb

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    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：172kb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. Trabajo-de-investigacion-3-源码

  2. Trabajo-de-investigacion-3 奥贝杰蒂沃斯 普通物品： 在操作过程中存在着两种形式的变化。 ObjetivosEspecíficos： 分析和演绎分析。 确定中性变质体或变质体高程。 增强抗性的Analizar las公式matesáticasy los despejes para la抵制。 马可·特里科（MARCOTEÓRICO） LISTA DE COMPONENTES EXPLICACIÓN DCACLAB的电路图，模拟的结果，模拟的结果。 医

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    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：326kb
    • 提供者：weixin_42132325

  1. Principles-of-ML-源码

  2. 机器学习原理 该存储库是我关于机器学习的阅读笔记的集合，其中包括以下经典教科书： ISL =统计学习入门，James，Witten，Hastie和Tibshirani DM =数据挖掘简介，作者Tan，Steinbach，Karpatne和Kumar Bishop，PRML =模式识别和机器学习 DL =深度学习，Goodfellow，Bengio和Courville撰写 RL =强化学习：简介，萨顿和巴托

  3. 所属分类：其它

  1. rl-agents:tensorflow 2.0中的RL代理集合-源码

  2. rl代理 tensorflow 2.0中的RL代理集合 有用的定义 PPO 什么该算法并在OpenAI的旋转起来的文档中描述了很好的解释：“谁的最新间接最大限度地提高性能，通过代替最大化替代的目标函数给出多少\（j（πθ）\）将改变保守估计更新的结果” 策略上的算法 每次更新仅使用根据最新版本的策略执行操作时收集的数据。 非政策算法 每次更新都可以使用培训期间任何时候记录的数据，而不考虑代理当时的环境如何。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：39kb
    • 提供者：weixin_42107491

  1. rl:强化学习代码示例-源码

  2. rl 强化学习代码示例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：363kb
    • 提供者：weixin_42133969

  1. rl-todo:一个基本的应用程序-源码

  2. RL待办事项清单 眼镜 您被要求开发一个待办事项列表应用程序，该应用程序允许用户创建和管理任务。该应用程序具有以下功能：•添加和查看任务•删除任务•完成任务•为我的任务设置优先级•查看按优先级和名称排序的任务•查看总数和已完成任务的数量 指示 请提供您实施的相关源代码，以及您认为合适的任何文档和其他假设。请使用以下信息来帮助您成功完成挑战：•挑战的意图是使我们有机会判断您的问题解决，设计和开发技能。重要的是提供一种解决方案，以突出您在这些领域的技能。 •使用最新的Web技术开发系统。 •不需要服

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：355kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. EasyRL:EasyRL-源码

  2. EasyRL 概述 近年来，我们目睹了强化学习（RL）的许多令人瞩目的进步，包括AlphaGo，OpenAI Five等。对于实际应用，我们已经成功地将RL应用到了许多电子商务场景中，例如基于会话的学习进行排名，与有监督的学习范式相比，RL的交互性提高了其应用的门槛，因为从业者必须 实现复杂的学习算法，而不是简单地从TensorFlow（TF）/ PyTorch中选择一种损失，模型和优化器 当考虑分布式设置时，处理数据（状态，动作，奖励等）和模型参数的通信 此仓库以独立和分布式模式提供了许多广泛

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    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：708kb
    • 提供者：weixin_42139252

  1. alpha-bomber:我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏-源码

  2. 机器学习基础知识2020/2021的最终项目代码模板： ： 我们的任务：我们正在开发最先进的强化学习技术，以解决Bomberman的古老游戏。 强化学习-快速概述： 常见的RL方法可以分为基于策略和基于价值的方法。值方法输出代表当前状态质量的值，并在值迭代过程中学习。从选择随机值函数开始，此过程将迭代地改进该函数，直到达到最佳值函数为止。然后可以从该函数中得出最佳策略。 另一方面，基于策略的方法旨在直接改善代理的策略，即状态与行为之间的映射。 流行的方法有： （深度）Q学习（值方法） 策略梯

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  1. floodlight-api-look-ahead-rl-源码

  2. Floodlight API Api Look-Ahead-rl 流量功能 /wm/core/switch/all/flow/json上每个流的数据格式： "priority": "1", "hard_timeout_s": "0", "byte_count": "294", "idle_timeout_s": "5", "duration_nsec": "608000000", "packet_count": "3", "duration_sec": "3", "version": "OF_

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：74mb
    • 提供者：weixin_42168745

  1. RL-源码

  2. RL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：63mb
    • 提供者：weixin_42129412

  1. market-rl-源码

  2. 强化学习的股票预测 （纽约机器学习研讨会） 安装 安装Anaconda环境，然后： conda create -n rl python=3 jupyterlab numpy pandas matplotlib conda activate rl Q-Learning简介 笔记本电脑 jupyter lab 打开笔记本： reinforcement-learning-1.ipynb reinforcement-learning-2.ipynb 高级-深度强化学习 conda install -c

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  1. RL-源码

  2. RL

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  1. 股票交易RL-源码

  2. 股票交易环境 一个定制的OpenAI体育馆环境，用于根据历史价格数据模拟股票交易。 基于以下媒体文章中详细介绍的的工作： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：weixin_42160425

  1. marketing-rl-源码

  2. marketing-rl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：532kb
    • 提供者：weixin_42135754

  1. RL-SSSP：Djikstra算法的简单RL-源码

  2. RL-SSSP Djikstra算法的RL-单一来源最短路径

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：739kb
    • 提供者：weixin_42153691

  1. CSCI3302-RL-源码

  2. CSCI3302-RL

  3. 所属分类：其它

  1. RL-源码

  2. 该存储库包含ipynb格式的RL训练算法。 这个仓库有许多不相关的代码，因为它是在我不熟悉github时创建的。 请访问以获得统一的ml-agent项目。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：710mb
    • 提供者：weixin_42131785

  1. 基于C#实现网络爬虫 C#抓取网页Html源码

  2. 最近刚完成一个简单的网络爬虫，开始的时候很迷茫，不知道如何入手，后来发现了很多的资料，不过真正能达到我需要，有用的资料–代码很难找。所以我想发这篇文章让一些要做这个功能的朋友少走一些弯路。 首先是抓取Html源码，并选择  节点的href：要添加using System.IO;using System.Net; private void Search(string url) { string rl; WebRequest Request = WebRequest.Create(url.T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：45kb
    • 提供者：weixin_38743054
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