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  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. mesa-keras-rl：使用Python3，Keras-RL（深度强化学习）和Mesa（基于代理的建模）进行智能移动模拟-源码

  2. 使用Keras-RL和Mesa进行深度强化学习 文献资料 Keras-RL： ： 梅萨（Mesa）： ： 安装 git clone gitgithub.com:eescriba/mesa-keras-rl.git cd mesa-keras-rl pip install pipenv pipenv install 跑步 mesa runserver [env_run_path]

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：621kb
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 射频交易机器人：强化学习加密货币交易机器人-源码

  2. 射频交易机器人 使用Keras RL进行深度强化学习的加密货币交易机器人（强化学习） 环境输入功能 股票栏属性 self . df [ 'bar_hc' ] = self . high - self . close self . df [ 'bar_ho' ] = self . high - self . open self . df [ 'bar_hl' ] = self . high - self . low self . df [ 'bar_cl' ] = self . close - s

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  1. openai_lab：使用OpenAI Gym，Tensorflow和Keras进行强化学习的实验框架-源码

  2. OpenAI实验室 使用OpenAI Gym，Tensorflow和Keras进行强化学习的实验框架。 OpenAI Lab的创建是为了进行强化学习（RL），例如科学理论，实验。 它提供了一个简单的接口，以和 ，用自动实验和评估框架。 产品特点 使用OpenAI Gym，Tensorflow，Keras的统一RL环境和代理界面，因此您可以专注于开发算法。 ，带有可重用的模块化组件，用于开发深度RL算法。 用于运行数百项超参数优化试验，并带有日志，曲线图和分析数据，用于测试新的RL算法。 实

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_42178963

  1. 一种用于SDN路由优化的深层RL方法：一种用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法-源码

  2. 用于软件定义的网络路由优化的深度强化学习方法 ：乔治·（Giorgio Stampa），玛塔·阿里亚斯（Marta Arias），大卫·桑切斯·查尔斯（David Sanchez-Charles），维克多·芒特斯·穆勒（Victor Muntes-Mulero），阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos） 在本文中，我们设计和评估了可以优化路由的深度强化学习代理。 我们的代理会自动适应当前的流量状况，并提出量身定制的配置，以尽量减少网络延迟。 实验显示非常有前途的性能。 而且，相对

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42123296

  1. keras-rl：Keras的深度强化学习-源码

  2. Keras的深度强化学习 它是什么？ keras-rl在Python中实现了一些最先进的深度强化学习算法，并与深度学习库无缝集成。 此外， keras-rl可与一起使用。 这意味着评估和使用不同算法很容易。 当然，您可以根据自己的需要扩展keras-rl 。 您可以使用内置的Keras回调和指标，也可以定义自己的回调和指标。 更重要的是，只需扩展一些简单的抽象类，即可轻松实现自己的环境甚至算法。 文档可。 包含什么？ 到目前为止，已实现以下算法： 深度Q学习（DQN） ， Dou

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：882kb
    • 提供者：weixin_42099755

  1. 旋转带有深RL的Pong AI：在FloydHub上使用“用Deep RL旋转Pong AI”的代码-源码

  2. 通过深度强化学习打造Pong AI 注意：这些是我的文章在FloydHub上启动的Jupyter笔记本。 在短短几年内，深度强化学习将彻底改变机器人技术，该行业具有64％的制造业的潜力。 只要有足够的Deep RL从业人员来实施，难以设计的行为就可以轻松解决。 以下笔记本（文件以.ipynb结尾）详细介绍了如何使用简单的Policy Gradient技术在Keras中训练玩Pong游戏的模型： 文件概述 # Main notebooks | train.ipynb

  3. 所属分类：其它

  1. rl：深度强化交易学习-源码

  2. 笔记本和代码张贴在强化学习上。 玩Tic-Tac-Toe的基于表的强化学习，类似于无意义的深度学习算法 Keras从零开始构建深度强化学习算法，用于CartAI和LunarLander等OpenAI环境。 DQN 策略梯度（REINFORCE） 用基线加强 ， 仅运行保存的好模型，不进行训练 与UC Berkeley Ray项目相似但具有最先进的RL 受戈登·里特（Gordon Ritter）论文《机器学习交易》的启发， 交易假市场数据。 这应该在运行。 典型安装过程： 安装 p

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42112894

  1. Repo-2017：使用Keras和Theano进行机器学习，NLP，深度学习和强化学习中的Python代码-源码

  2. 数据科学中的Python代码 NLP，深度学习，强化学习和人工智能中的代码 欢迎来到我的GitHub存储库。 我是一名数据科学家，并且用R，Python和Wolfram Mathematica编写代码。 在这里，您将找到我开发的一些机器学习，深度学习，自然语言处理和人工智能模型。 在我的投资组合中可以看到模型的输出： : 模型中使用的Keras版本：keras == 1.1.0 音频自动编码器是一个模型，在该模型中，我压缩了音频文件，并使用自动编码器来重建音频文件，以用于音素分类。 协

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：weixin_42175776