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Awesome GitHub RepositoriesDeep RL Algorithm Suites
Collections of implemented deep reinforcement learning algorithms for comparing agent behavior.
Distinct from RL Algorithm Benchmarking Toolkits: Focuses on providing a suite of algorithms for general RL research rather than a benchmarking toolkit for standardized tasks.
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- sweetice/deep-reinforcement-learning-with-pytorch
sweetice/Deep-reinforcement-learning-with-pytorch
4,635Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist eine PyTorch-Bibliothek für Reinforcement Learning und ein Framework für das Agententraining. Es bietet eine Suite von Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen, einschließlich DQN, PPO und SAC, um die Entwicklung autonomer Agenten zu erleichtern, die ihr Verhalten durch Versuch und Irrtum optimieren. Die Bibliothek konzentriert sich auf die Implementierung verschiedener Actor-Critic-Methoden und Deep-Learning-Architekturen für die Forschung an autonomer Entscheidungsfindung. Sie ermöglicht das Training intelligenter Agenten in verschiedenen Umgebungen durch die Nutzung von PyTorch-basierten Modellimplementierungen. Die Codebasis deckt grundlegende Reinforcement-Learning-Fähigkeiten ab, einschließlich Policy-Gradient-Optimierung, Experience-Replay-Puffer und Entkopplung von Zielnetzwerken. Sie unterstützt zudem asynchrones Training mit mehreren Workern und stochastisches Policy-Sampling, um die Konvergenz der Agenten und die Exploration der Umgebung zu steuern.
Provides a suite of deep RL implementations including DQN, PPO, and SAC for autonomous decision research.
Pythona2ca3cactor-critic
