#4.6*_DQN_with_Prioritised_Replay__using_Tensorflow_(强化学习_Reinfo
2021-09-01 21:00:23
32.52MB
#4.5*_Double_DQN_using_Tensorflow_(强化学习_Reinforcement_Learning_教
2021-09-01 21:00:22
31.88MB
#4.5_DQN_强化学习_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)
2021-09-01 21:00:21
41.78MB
#4.3_DQN_思维决策_using_Tensorflow_(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)
2021-09-01 21:00:17
52.49MB
#4.2_DQN_神经网络_using_Tensorflow_(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)
2021-09-01 21:00:15
25.98MB
#4.1_DQN_算法更新_using_Tensorflow_(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)
2021-09-01 21:00:13
15.67MB
深度强化学习算法
该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。
当前实施
深度Q学习网络（DQN）
基本DQN
双Q网络
决斗网络架构
深度确定性策略梯度（DDPG）
优势演员评判（A2C）
信任区域策略梯度（TRPO）
近端政策优化（PPO）
使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家
软演员评论（SAC）
更新信息
:triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201
2021-08-29 18:54:48
3.92MB
1
基于深度强化学习DQN的无人艇避障控制（matlab）无人艇建模，巡逻艇建模，以及DQN代码，详见 https://blog.csdn.net/weixin_39344871/article/details/119346316
2021-08-03 16:05:31
24.47MB