awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

2 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesDDPG Implementations

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.

Awesome DDPG Implementations GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • openai/baselinesالصورة الرمزية لـ openai

    openai/baselines

    16,733عرض على GitHub↗

    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.

    Python
    عرض على GitHub↗16,733
  • udacity/deep-reinforcement-learningالصورة الرمزية لـ udacity

    udacity/deep-reinforcement-learning

    5,169عرض على GitHub↗

    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.

    Jupyter Notebookcross-entropyddpgdeep-reinforcement-learning
    عرض على GitHub↗5,169
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Machine Learning
  4. Infrastructure
  5. Machine Learning Training
  6. Utilities
  7. Gradient Optimization Techniques
  8. Policy Gradient Methods
  9. DDPG Implementations