具有Deep RL的TSP解算器 这是具有增强学习功能的神经组合优化的PyTorch实施，Bello等人。 2016 [ ] 指针网络是Vinyals等人提出的模型架构。 2015 [ ] 该模型使用注意力机制来输出输入索引的排列。 在这项工作中，我们将解决旅行商问题（TSP），这是被称为NP-hard的组合优化问题之一。 TSP寻求推销员最短的行程，使他们只能一次访问每个城市。 在没有监督解决方案的情况下进行培训 在训练阶段，此TSP求解器将优化2种不同类型的指针网络，Actor和Critic模型。 给定一个以城市为节点的城市图，评论家模型可以预测预期的旅行时长，通常称为状态值。 当估计行程长度赶上由演员模型预测的行程（城市排列）计算出的实际长度时，评论者模型的参数将得到优化。 Actor模型使用称为好处的值更新其策略参数，该值从实际巡回行程中减去状态值。 影评人 Actor

Tensorflow中的指针网络 TensorFlow实现。 支持多线程数据管道以减少I / O延迟。 要求 Python 2.7 用法 训练模型： $ python main.py --task=tsp --max_data_length=20 --hidden_dim=512 # download dataset used in the paper $ python main.py --task=tsp --max_data_length=10 --hidden_dim=128 # generate dataset itself 训练模型： $ python main.py $

深度排序 学习使用seq2seq模型对数字进行排序。 运行这段代码 调用pip install -r requirements.txt安装所有依赖项。 产生资料 可以使用所有数据 样品电话 python generate.py \ --name="train" \ --size=10000 \ --max_val=256 \ --min_length=2 \ --max_length=256 \ 训练 可以通过在设置适当的参数，然后将train.run()设置为在调用，最后一次调用python main.py （是的，我很抱歉，对于未配置命令行参数）。 从上面的示例调用生成的数据集中训练了1个纪元，大约花费了10分钟。 评估 在train.txt上训练模型后，使用生成测试集（ name="test" ），然后以与上所述相同的方式运行 ，以查看该模型的一些示例评估。 再