deepDGP:TensorFlow中针对OpenAI-Gym环境的深度确定性策略梯度的实现

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文件名称：deepDGP:TensorFlow中针对OpenAI-Gym环境的深度确定性策略梯度的实现

文件大小：41.37MB

文件格式：ZIP

更新时间：2024-05-28 05:52:48

Python

强化学习 深度确定性策略梯度 我们介绍由提出的名为DeepDGP的强化学习算法的实现 。 有关更多详细信息，请参阅我的。 训练有素的 使用说明 我们建议使用python 3。 pip3 install gym pip3 install tensorflow pip3 install tqdm pip3 install matplotlib 要训​​练和运行，请从获得一个月的试用许可证。 如果您是使用.edu地址的学生，则可以免费获得1年MuJoCo许可证。 cd src python3 train . py - - env_id = '' - - model_dir = .. / trained_models / 运行我们的预训练模型 cd src python3 run.py --env_id=Pe

【文件预览】：
deepDGP-master
----src()
--------train.py(3KB)
--------compare_results.py(2KB)
--------noise.py(673B)
--------run.py(695B)
--------models.py(3KB)
--------ddpg.py(21KB)
--------__pycache__()
--------ReplayBuffer.py(2KB)
--------plot.py(1KB)
----trained_models()
--------HalfCheetah-v2()
--------HalfCheetah-v2-lessnoisy-30-rollouts()
--------Pendulum-v0()
----LICENSE(1KB)
----assets()
--------rewards.png(91KB)
--------overview.png(50KB)
--------train_errors.png(69KB)
----README.md(5KB)
----_config.yml(59B)