文件名称：deep-RL-elements:pytorch中的深度RL算法
文件大小：375KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-16 14:50:58
JupyterNotebook
深层RL元素 带有pytorch的Deep RL算法（在jupyter笔记本中编写）。 算法在Atari Games上进行了测试，大多数情况下是使用Pong进行的。 随时提出问题并报告问题的错误。 :) 1.深入的Q学习 2.具有优先体验重放（PER）的DQN 3. Double DQN（DDQN） 4.决斗DQN 5.具有软更新的DQN（Soft DQN） 6.带噪声网的DQN（带噪声的DQN） 7.带有固有好奇心模块的DQN（ICM DQN） 8.深度循环Q学习（DRQN） 9. N步DQN 先决条件 火炬1.4.0 健身房[atari] 张量板 其他有用的深度RL算法动物园（pytorch）
【文件预览】：
deep-RL-elements-master
----5_Soft_DQN.ipynb(144KB)
----atari_wrappers.py(11KB)
----8_DRQN.ipynb(51KB)
----1_DQN.ipynb(244KB)
----7_ICM_DQN.ipynb(166KB)
----4_Dueling_DQN.ipynb(115KB)
----3_DDQN.ipynb(166KB)
----9_Nstep_DQN.ipynb(164KB)
----2_DQN_PER.ipynb(162KB)
----README.md(897B)
----6_Noisy_DQN.ipynb(97KB)