Awesome GitHub RepositoriesDynamic Programming Solvers

This repository provides a comprehensive library of reinforcement learning algorithms designed for training autonomous agents. It serves as a research-oriented collection of implementations that cover fundamental decision-making strategies, including dynamic programming, temporal difference learning, and policy gradient methods. The project distinguishes itself by offering specialized frameworks for deep reinforcement learning and structured decision modeling. It includes implementations for deep Q-learning that utilize neural networks, experience replay, and prioritized sampling to approxima

Este proyecto es un plan de estudios de aprendizaje por refuerzo profundo que proporciona materiales educativos y ejercicios de implementación para dominar agentes basados en redes neuronales. Sirve como un framework para construir versiones de referencia de métodos basados en valores y basados en políticas para resolver problemas de decisión secuenciales. El proyecto proporciona implementaciones específicas para simulaciones de control continuo y aprendizaje por refuerzo multi-agente, donde los agentes son entrenados para cooperar o competir en entornos compartidos. Incluye un framework de gradiente de política para optimizar el comportamiento del agente a través de métodos como REINFORCE. Las capacidades cubren una amplia gama de algoritmos de optimización, incluyendo aprendizaje Q profundo, gradientes de política deterministas y programación dinámica para el modelado de procesos de decisión de Markov. El sistema admite varios dominios de entrenamiento, como navegación robótica, automatización de comercio financiero y simulaciones basadas en física. Los materiales se entregan como una serie de Jupyter Notebooks.