文件名称：JAX-RL:各种强化学习算法的JAX实现
文件大小：14KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-18 18:44:07
reinforcement-learning haiku jax optax Python
JAX-RL 各种深度强化学习算法的JAX实现。 使用的主要库： JAX-主要框架 ku句-神经网络 Optax-基于梯度的优化 算法： | 近端策略优化（PPO）| 1 | | 深度Q网络（DQN）| 1 | | 双深度Q网络（DDQN）| 1 | | 深度递归Q网络（DRQN）| 1 | | 深度确定性策略梯度（DDPG）| 1 | 政策： psi贪婪 玻尔兹曼 去做： 每种算法的完整测试 其他基于PPO的算法？ 优先体验重播 多代理DQN和DDPG
【文件预览】：
JAX-RL-main
----jax_rl()
--------algorithms()
--------buffer.py(3KB)
--------utils.py(1015B)
--------__init__.py(138B)
--------policies.py(2KB)
----README.md(582B)
----tests()
--------test_jax_rl.py(120B)
----.gitignore(2KB)