【文件属性】：
文件名称：pytorchrl:在PyTorch中实施的深度强化学习算法
文件大小：116KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-14 10:50:56
reinforcement-learning deep-reinforcement-learning pytorch imitation-learning inverse-reinforcement-learning
PyTorchRL
在pytorch中实施了深度强化学习。
该项目试图模仿rllab代码的结构，并偶尔从和借用代码
实施算法
在线的
DDPG（深度确定性策略梯度）
NAF（归一化优势函数）
软Q学习（基于深度能量的策略）
批
TRPO（信任区域策略优化）
逆向强化学习与模仿学习
生成对抗式模仿学习
对抗逆向强化学习
【文件预览】：
pytorchrl-master
----environment.yml(1KB)
----tests()
--------algos()
----tutorial_code()
--------actor_critic.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----pytorchrl()
--------misc()
--------core()
--------config_personal_template.py(931B)
--------algos()
--------q_functions()
--------irl()
--------replay.py(6KB)
--------exploration_strategies()
--------config_personal.py(2KB)
--------sampler()
--------__init__.py(0B)
--------envs()
--------policies()
--------reward_functions()
--------config.py(2KB)
--------distributions()
----examples()
--------trpo_pendulum.py(2KB)
--------airl_pendulum.py(2KB)
--------trpo_half_cheetah.py(2KB)
--------trpo_rllab_cartpole.py(2KB)
--------trpo_rllab_pendulum.py(2KB)
--------ddpg_pendulum2.py(2KB)
--------pendulum_data_collect.py(1KB)
--------ddpg_pendulum.py(2KB)
--------gail_pendulum.py(1KB)
--------trpo_cartpole.py(2KB)
--------naf_pendulum.py(2KB)
--------softq_multigoal.py(2KB)
----setup.py(159B)
----.gitignore(1KB)
----README.md(645B)
----scripts()
--------setup_ec2.py(12KB)
--------run_experiment_lite.py(6KB)
----dockerfile(2KB)