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

Acest proiect este un curriculum de deep reinforcement learning care oferă materiale educaționale și exerciții de implementare pentru stăpânirea agenților bazați pe rețele neuronale. Acesta servește drept framework pentru construirea versiunilor de referință ale metodelor bazate pe valoare și pe politică pentru a rezolva probleme de decizie secvențială. Proiectul oferă implementări specifice pentru simulări de control continuu și reinforcement learning multi-agent, unde agenții sunt antrenați să coopereze sau să concureze în medii partajate. Include un framework de gradient de politică pentru optimizarea comportamentului agentului prin metode precum REINFORCE. Capabilitățile acoperă o gamă largă de algoritmi de optimizare, inclusiv deep Q-learning, gradienți de politică deterministă și programare dinamică pentru modelarea proceselor de decizie Markov. Sistemul suportă diverse domenii de antrenament, cum ar fi navigația robotică, automatizarea tranzacțiilor financiare și simulările bazate pe fizică. Materialele sunt livrate sub forma unei serii de Jupyter Notebooks.