a2c
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com a2c, ordenados por estrelas.
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Em ascensão recentemente
Repositórios criados nos últimos 90 dias e marcados com a2c.
Nenhum repositório novo marcado com este tópico nos últimos 90 dias.
- #1★ 10.955+10Variação de estrelas nos últimos 7 dias
- #2
Implementação em arquivo único de alta qualidade de algoritmos de Deep Reinforcement Learning com recursos voltados para pesquisa (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG).
★ 10.358+19Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #3★ 4.359+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
- #4★ 3.452+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias
- #5
Framework modular de Deep Reinforcement Learning em PyTorch. Biblioteca complementar do livro "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
★ 1.362+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #6★ 1.083+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
- #7
Arquivos iniciais de RL para treinar, visualizar e avaliar imediatamente um agente sem escrever nenhuma linha de código
★ 728+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #8
Este repositório contém a maioria das implementações em pytorch baseadas em algoritmos clássicos de aprendizado por reforço profundo, incluindo: DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO, TRPO. (Mais algoritmos ainda estão em desenvolvimento)
★ 697+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #9
Uma biblioteca PyTorch para construir agentes de aprendizado por reforço profundo.
★ 657+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
