DeepRL_PyTorch：用于研究的深度强化学习代码。 当前，仅存在算法代码：DQN，C51，QR-DQN，IQN和QUOTA-源码

深度强化学习代码 当前，这里只有用于分布增强学习的代码。 C51，QR-DQN和IQN的代码与略有。 QUOTA是基于算法作者同的工作而实现的。 我最近注意到，我的DQN代码可能无法获得理想的性能，而其他代码却运行良好。 如果有人可以指出我的代码中的错误，我将不胜感激。 随时进行聊天-如果您想讨论任何事情，请给我发送电子邮件。 依赖关系： pytorch（> = 1.0.0） 体育馆（= 0.10.9） 麻木 matplotlib 用法： 为了运行我的代码，您需要在主目录下创建两个子目录：./data/model/＆./data/plots/。 这两个目录用于存储数据。 当计算机的python环境满足上述依赖性时，您可以运行代码。 例如，输入： python 3_ iqn . py Breakout 在命令行上运行以在Atari环境中运行算法。 您可以为代码内的算法更改一些特定参数。 训练后，您可以通过使用适当的参数运行result_show.py来绘制结果。 参考文献： 通过深度强化学习（DQN）进行人为控制[] [] 强化学习的分布式视角（C51）[] []