TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等 关于这本书 近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻

里面是关于tensorflow的python代码，也介绍了深度学习各种网络，以及图片处理

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官方代码自动下载的模型，跑得时候一直出问题，重新下载以后就可以运行了。这里打包一下整个工程，备份一波。

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tf-gpt-2 使用Tensorflow的GPT-2文本模型的Java库 来源： 更多背景： 基本用法 导入库 < dependency> < groupId>com.simiacryptus < artifactId>tf-gpt-2 < version>1.7.1 实例化文本生成器 import com.simiacryptus.text.TextGenerator ; import com.simiacryptus.text.gpt2.GPT2Util ; TextGenerator textGenerator = GPT2Util . get345M(); 产生文字 System . out . println(textGenerat

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

用于人类活动识别的深度学习 深度学习可能是人类活动识别最近的未来。 虽然现有的非深度方法有很多，但我们仍然想释放深度学习的全部力量。 这个 repo 提供了一个使用深度学习来执行人类活动识别的演示。 我们同时支持 Tensorflow 和 Pytorch。 先决条件 Python 3.x 麻木 Tensorflow 或 Pytorch 1.0+ 数据集 有许多用于人类活动识别的公共数据集。 您可以参考这篇调查文章以了解更多信息。 在本演示中，我们将使用 UCI HAR 数据集作为示例。 这个数据集可以在找到。 当然，这个数据集在放入网络之前需要进一步的预处理。 我还提供了数据集的预处理版本作为.npz文件，以便您可以专注于网络（在下载）。 还强烈建议您下载数据集，以便您可以自己体验所有过程。 ＃主题 ＃活动 频率 30 6 50赫兹 用法 对于 Pytorch（推荐），进入p

TensorFlow，李洪金著，深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战