盆式PPO 关于沉思-PPO 这是Pensieve [1]的一个简单的TensorFlow实现。 详细地说，我们通过PPO而非A3C培训了Pensieve。 这是一个稳定的版本，已经准备好训练集和测试集，并且您可以轻松运行仓库：只需键入 python train.py 反而。 将每300个时代在测试集（来自HSDPA）上评估结果。 实验结果 我们报告了熵权重β，奖励和熵的训练曲线。 通过双簧管网络轨迹评估结果。 提示：橙色曲线：pensieve-ppo； 蓝色曲线：pensieve-a2c 预训练模型 此外，我们还在添加了预训练模型 与原始Pensieve模型相比，该模型的平均QoE提高了7.03％（0.924-> 0.989）。 如果您有任何疑问，请随时告诉我。 [1] Mao H，Netravali R，Alizadeh M.带自适应神经网络自适应视频流[C] // ACM数据

安装 首先在requirements.txt安装需求，然后运行pip install -e .

[附件中程序使用的详细说明]摄像平台高速靠近目标时，会使成像产生从中心到边缘呈放射状径向模糊的问题，影响对目标的探测、识别与跟踪。针对这一典型的空间变化运动模糊情形，根据实际的目标离散成像过程，推导出 径向模糊图像在极坐标系中的数学模型。并在分析极坐标图像纹理信息几何特征的基础上，基于非局部正则化理论提出改进的Richardson-Lucy 算法，有效解决了模糊系数存在测量误差时，含噪径向模糊图像的复原问题。实验结果表明：提出的图像复原算法能很好地抑制噪声与环状振铃效应，在主观视觉与客观评价方面均能取得很好的复原效果。

pytorch-LunarLander OpenAI Gym中针对LunarLander-v2环境的不同Deep RL算法的PyTorch实现 我们实施了3种不同的RL算法来解决LunarLander-v2环境： 模仿学习 加强 优势-演员-批评（A2C） 注意：模仿学习是在Keras中实现的，另外两种算法是在PyTorch中实现的 指示： 安装所有依赖项 克隆仓库 运行以下命令： 3.1）python imitation.py 3.2）python reinforce.py 3.3）python a2c.py

prob_mbrl 基于概率模型的RL的Deep-PILCO及其变体的实现。 这是算法的（正在进行中）重新实现。 我们还旨在将其他基于概率模型的RL方法添加到该库中。 推荐的安装方式： 安装Miniconda 3发行版： ://conda.io/miniconda.html conda install pytorch cuda90 cudnn -c pytorch conda install tqdm 要运行mc-pilco cartpole示例，您还需要安装kusanagi库（ ）。 我们计划在将来消除这种依赖性。 例如，有关如何使用此库的信息，请查看notbooks文件夹。 目前，我们有一个使用BNN模型进行回归的示例，还有一个MC PILCO的示例

POMDP：基于部分可观察的马尔可夫决策过程实现RL算法