文件名称：DeepRL:深度强化学习框架
文件大小：38KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 17:22:33
Python
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
【文件预览】：
DeepRL-master
----DeepRL()
--------Train()
--------Agent()
--------Env()
--------__init__.py(0B)
--------Replay()
----LICENSE(1KB)
----samples()
--------cartpole.py(1KB)
--------pendulum_ppo.py(2KB)
--------mountain_car_ppo.py(3KB)
--------breakout.py(3KB)
--------pendulum_ddpg.py(2KB)
----setup.py(357B)
----README.md(1KB)
----.gitignore(1KB)