bellman:TensorFlow中基于模型的强化学习

【文件属性】：
文件名称：bellman:TensorFlow中基于模型的强化学习
文件大小：358KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-01 02:06:27
machine-learning reinforcement-learning deep-learning tensorflow deep-reinforcement-learning 贝尔曼 | | 贝尔曼做什么？ Bellman是使用在Python中基于模型的强化学习（MBRL）的软件包，并在无模型的强化学习软件包的基础上构建。 Bellman提供了一个框架，可以灵活地组合基于模型的强化学习算法。 它提供了两大类算法：决策时间计划和背景计划算法。 在每堂课中，可以轻松地使用任何一种监督学习方法来学习环境的某些组成部分。 Bellman在设计时就考虑了模块化-可以灵活地组合重要组件，例如决策时间计划方法的类型（例如，交叉熵方法或随机射击方法）和状态转换模型的类型（例如，概率神经网络或神经网络）。神经网络的集合）。 Bellman还提供了几种流行的最新MBRL算法的实现，例如PETS，MBPO和METRPO。 包含更多详细信息。 Bellman需要使用Python 3.7及更高版本，并使用来运行计算，从而可以在GPU上快速执行。 维护者 贝尔曼最初是由（按字母