NI官网上讲解的《如何快速完成持久耐用之大型专案程式框架》，里面涉及QMH框架和Actor Framework框架。很经典的labview程式架构。

unity小游戏源码行动者 Actor Controller - An advanced character controller 0.77C#语言开发。完整的源拿来学习研究很不错也可以可直接运营。

DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步

Reinforcement-learning-in-GTA V 在 GTAV 环境 中使用强化学习算法(Actor-Critic-LSTM) 配置 Grand Theft Auto V(侠盗猎车手 5) steam 或者原装均可 numpy Pytorch(gp 版本) 推荐最新版本(0.40) torchvision GPU(推荐 GTX 960 及以上)，我使用的 GTX 960 同时运行 GTA V 和 Actor-Critic 算法有点吃力 系统 Windows，因为MAC 以及 linux 上没有 GTA V ，我的另一个项目。 文件结构 constant 用于算法的一些常数，包括按键，日志，网络常量，游戏画面截取位置 model 网络，使用预训练的 ResNet 得到卷积特征的序列，然后进入 LSTM 得到策略函数和值函数。 train 训练过程 util 工具函数，包

响应式架构 消息模式Actor实现与Scala.Akka应用集成,响应式架构 消息模式Actor实现与Scala.Akka应用集成

Akka scala 并发 actor 高清原版pdf 学习scala实现akka进行并发编程

.net框架下的分布式akka的例子。akka是基于actor模型的一个成熟的应用，可用于改造现有框架。

A2C 描述 这是使用OpenAI体育馆环境以PyTorch编写的的实现。 此实现包括卷积模型，原始A3C模型，完全连接的模型（基于Karpathy的Blog）和基于GRU的递归模型的选项。 BPTT 循环训练可以选择使用时间反向传播（BPTT），它可以在一系列状态而不是当前状态上建立梯度依存关系。 初步结果表明，使用BPTT不会提高训练效果。 有关两种培训方法的比较，请参见。 该算法在Pong-v0上进行了训练。 奖励图是在培训期间首次展示时收集的奖励的移动平均值。 对于Pong而言，奖励指标是每个游戏结束时收集的奖励的运行平均值，而不是完整的21分比赛。 这使最低奖励为-1，最大奖励为+1。 移动平均因子设置为0.99。 在Pong-v0上的GRU模型训练过程中，经过4000万个时间步的平均奖励图。 在使用反向传播穿越时间训练的Pong-v0上训练GRU模型的过程中，在400

Actor Framework 实际应用

Actor-critic algorithms;Actor-critic algorithms;Actor-critic algorithms; Actor-critic algorithms;Actor-critic algorithms;Actor-critic algorithms