文件名称：Rainbow_ddpg
文件大小：2.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 19:40:34
Python
彩虹DDPG 该存储库包含来自纸上的《模拟到真实的强化学习》（适用于可变形对象操纵）的Rainbow DDPG算法以及一个玩具推入任务，以演示如何使用该代码。 指示 该代码已在Mac OS上使用Python3.6进行了测试。 建议使用virtualenvs。 跑步： pip install -r requirements.txt python main.py 在配备Nvidia Titan GPU的计算机上运行一次完整的培训可能需要24个小时以上，并且会占用大量内存。 要演示玩具任务，请执行以下操作： pip install -r requirements.txt python run_demo.py 请注意，超级参数不一定针对任务进行优化。 参考 有关参考的完整列表，请参阅随附的论文。 学习算法基于OpenAI基线（ 噪声文件很大程度上基于和机器人网格物体是从生成的。
【文件预览】：
Rainbow_ddpg-master
----.gitmodules(73B)
----run_demo.py(1KB)
----main.py(7KB)
----rainbow_ddpg()
--------noise.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------models.py(7KB)
--------ddpg.py(29KB)
--------distributed_train.py(21KB)
--------prioritized_memory.py(12KB)
----requirements.txt(129B)
----micoenv()
--------bullet_robot_env.py(8KB)
--------Mico.py(10KB)
--------demo_policies.py(2KB)
--------mico_robot_env.py(15KB)
--------__init__.py(481B)
--------arm_randomizer.py(1KB)
--------perlin_noise.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----mico_description()
--------urdf()
--------meshes()
----README.md(1KB)
----.gitignore(1KB)