dqn

Chinesisches Tutorial zum Reinforcement Learning (Pilz-Buch 🍄), Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

Eine elegante PyTorch-Bibliothek für Deep Reinforcement Learning.

Einfache Tutorials für Reinforcement Learning, Morvan Python Chinesischer AI-Unterricht

Repository für das Deep Reinforcement Learning Nanodegree-Programm

Massiv paralleles Deep Reinforcement Learning. 🔥

Minimale und saubere Beispiele für Reinforcement Learning

Einführungs-, Fortgeschrittenen- und Spezialkurse zu Deep Learning, akademische und industrielle Fallstudien, Deep-Learning-Enzyklopädie und Interview-Fragensammlung.

Modularisierte Implementierung von Deep-RL-Algorithmen in PyTorch

TF-Agents: Eine zuverlässige, skalierbare und benutzerfreundliche TensorFlow-Bibliothek für Contextual Bandits und Reinforcement Learning.

Die einfachste, flexibelste und umfassendste OpenAI-Gym-Trading-Umgebung (von OpenAI Gym genehmigt)

Rainbow is all you need! Ein Schritt-für-Schritt-Tutorial von DQN zu Rainbow

Modulares Deep-Reinforcement-Learning-Framework in PyTorch. Begleitbibliothek zum Buch "Foundations of Deep Reinforcement Learning".

Minimale Deep Q Learning (DQN & DDQN) Implementierungen in Keras

XuanCe: Eine umfassende und einheitliche Deep-Reinforcement-Learning-Bibliothek

Python-Bibliothek für Reinforcement Learning.

Code zum Paper 'Computation Offloading Optimization for UAV-assisted Mobile Edge Computing: A Deep Deterministic Policy Gradient Approach'.

Dieses Repository enthält die meisten PyTorch-Implementierungen klassischer Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen, einschließlich DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO, TRPO (weitere Algorithmen in Entwicklung).

Eine PyTorch-Bibliothek zum Erstellen von Deep-Reinforcement-Learning-Agenten.