proximal-policy-optimization
Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag proximal-policy-optimization, sortiert nach Sternen.
Verwandte Themen
Themen, die häufig gemeinsam mit proximal-policy-optimization am selben Repo auftauchen.
Neue Aufsteiger
Repos, die in den letzten 90 Tagen erstellt und mit proximal-policy-optimization getaggt wurden.
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Hochwertige Ein-Datei-Implementierung von Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen mit forschungsfreundlichen Funktionen (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
★ 10.358+19Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #2
Ein benutzerfreundliches, skalierbares und leistungsstarkes Agentic-RL-Framework basierend auf Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
★ 9.969+9Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #3
Einfache Tutorials für Reinforcement Learning, Morvan Python Chinesischer AI-Unterricht
★ 9.508-2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #4
Minimale Implementierung von PPO (Proximal Policy Optimization) mit gekappter Zielfunktion in PyTorch
★ 2.381+6Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #5
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).
★ 697+1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #6
Eine PyTorch-Bibliothek zum Erstellen von Deep-Reinforcement-Learning-Agenten.
★ 657+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage - #7
Deep Reinforcement Learning (PPO) im autonomen Fahren (Carla) [von Grund auf]
★ 563-1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
