2 مستودعات
Implementations of the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm for continuous action spaces.
Distinct from Policy Gradient Methods: Specific implementation of DDPG, whereas the parent covers general policy gradient methods.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · DDPG Implementations. Refine with filters or upvote what's useful.
Baselines is a comprehensive suite of frameworks for reinforcement learning algorithm implementation, imitation learning, and training orchestration. It provides a library of standardized learning algorithms used to benchmark and replicate research results, alongside a deep learning policy framework for constructing neural network architectures such as multi-layer perceptrons, convolutional networks, and long short-term memory networks. The project includes a specialized imitation learning toolkit that enables agents to mimic expert behavior through behavior cloning and generative adversarial
Executes the deep deterministic policy gradient algorithm to optimize policies in specified environments.
هذا المشروع عبارة عن منهج تعلم معزز عميق يوفر مواد تعليمية وتمارين تنفيذ لإتقان الوكلاء القائمين على الشبكة العصبية. يعمل كإطار عمل لبناء إصدارات مرجعية من الأساليب القائمة على القيمة والقائمة على السياسة لحل مشاكل القرار المتسلسلة. يوفر المشروع تطبيقات محددة لمحاكاة التحكم المستمر والتعلم المعزز متعدد الوكلاء، حيث يتم تدريب الوكلاء على التعاون أو التنافس في بيئات مشتركة. يتضمن إطار عمل تدرج السياسة لتحسين سلوك الوكيل من خلال طرق مثل REINFORCE. تغطي القدرات مجموعة واسعة من خوارزميات التحسين، بما في ذلك التعلم Q العميق، وتدرجات السياسة الحتمية، والبرمجة الديناميكية لنمذجة عملية قرار ماركوف. يدعم النظام مجالات تدريب متنوعة مثل الملاحة الروبوتية، وأتمتة التداول المالي، والمحاكاة القائمة على الفيزياء. يتم تسليم المواد كسلسلة من Jupyter Notebooks.
Implements the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm for solving continuous control tasks in physics environments.