这是我的学校项目。 它侧重于强化学习以进行个性化新闻推荐。 主要区别在于，它试图通过动态生成的项目嵌入来解决在线非政策学习。 我想使用SOTA算法创建一个库，以加强学习建议，并提供您喜欢的抽象级别。 :bar_chart: 这些功能可以总结为 根据您的决定进行抽象：您可以导入整个算法（例如DDPG）并将其告诉ddpg.learn（batch），可以分别导入网络和学习功能，为任务创建自定义加载程序，也可以自己定义所有内容。 示例不包含任何垃圾代码或变通办法：纯模型定义和算法本身在一个文件中。 我写了几篇文章解释其功能。 学习围绕支持ML20M等的顺序或框架环境构建。 Seq和Frame确定顺序数据的长度类型，seq是完全顺序动态大小（WIP），而帧只是静态帧。 状态表示模块具有多种方法。 对于顺序状态表示，可以使用LSTM / RNN / GRU（WIP） 使用Modin（Dask / Ray）并行数据加载和缓存 Pytorch 1.7支持Tensorboard可视化。 将来会添加新的数据集。 :books: 中篇文章 回购协议由两部分组成：库（./recnn）和游乐场（.

引用于github的fast rcnn代码，实现论文中 的目标检测程序，安装readme进行安装即可