文件名称：reinforcement_learning_ppo_rnd:在 Tensorflow 2 和 Pytorch 中使用近端策略优化和随机网络蒸馏进行深度强化学习，并附有一些解释
文件大小：3.45MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-19 23:29:54
reinforcement-learning deep-reinforcement-learning pytorch gym frozenlake-v0
PPO-RND 通过在 Tensorflow 2 和 Pytorch 中使用近端策略优化和随机网络蒸馏来演示深度强化学习的简单代码 版本 2 和其他进展 版本 2 将带来代码质量和性能的改进。 我重构了代码，以便它遵循 OpenAI 基线上 PPO 实现中的算法。 我还使用了称为 Truly PPO 的更新版本的 PPO，它比 OpenAI 的 PPO 具有更高的样本效率和性能。 目前，我专注于如何在更困难的环境（Atari 游戏、MuJoCo 等）中实施这个项目。 使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 清理代码 使用真正的 PPO 添加更复杂的环境 添加更多说明 入门 该项目使用 Pytorch 和 Tensorflow 2 作为深度学习框架，使用 Gym 作为强化学习环境。 虽然不是必需的，但我建议在具有 GPU 和 8 GB 内存的 PC 上运行此项目 先决
【文件预览】：
reinforcement_learning_ppo_rnd-master
----PPO()
--------tensorflow 2()
--------pytorch()
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----Result()
--------lunarlander.gif(244KB)
--------pendulum.gif(456KB)
--------pong.gif(102KB)
--------bipedal.gif(2.67MB)
--------lunarlander_ppo.png(15KB)
--------ppo_pendulum_tf2.png(13KB)
----LICENSE(35KB)
----README.md(6KB)
----PPO_continous()
--------tensorflow()
--------pytorch()
----PPO_RND()
--------tensorflow 2()
--------pytorch()
----.gitignore(1KB)