【文件属性】：
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：2021-05-02 23:35:53
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)