DeepRL:深度强化学习框架-源码

DeepRL 深度强化学习的框架。 特征： 算法分为模块 易于异步运行的算法 易于添加新算法 依存关系 python3.6 麻木 火炬 健身房 安装 git clone https://github.com/ppaanngggg/DeepRL pip install -e . 模块： 1.代理 DoubleDQNAgent：具有双Q学习功能的基础深度Q学习 通过深度强化学习进行人为控制 双重Q学习的深度强化学习 DDPGAgent：通过深度确定性策略梯度继续控制 具有深度强化学习的连续控制 PPOAgent：通过近端策略优化继续控制 近端策略优化算法 2.重播 重播：基本重播，从池中随机选择并删除最旧的一个 通过深度强化学习进行人为控制 ReservoirReplay：从池中随机选择一个，然后随机删除一个，用于NFSPAgent的策略网络 在不完全信息游戏中通过自我玩法进行深度强化