dqn

Tutorial de aprendizado por reforço em chinês (Livro Cogumelo🍄), endereço de leitura online: https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

Uma biblioteca elegante de aprendizado por reforço profundo em PyTorch.

Tutoriais simples de aprendizado por reforço, ensino de IA em chinês do 莫烦Python

Repositório para o programa Nanodegree de Aprendizado por Reforço Profundo.

Aprendizado por reforço profundo massivamente paralelo.

Exemplos de Reinforcement Learning mínimos e limpos

Curso introdutório, avançado e especializado de Deep Learning, casos acadêmicos, casos de prática industrial, enciclopédia de conhecimento de Deep Learning e banco de questões de entrevistas. O curso, o caso e o conhecimento de Deep Learning e IA

Implementação modularizada de algoritmos de Deep RL em PyTorch

TF-Agents: Uma biblioteca TensorFlow confiável, escalável e fácil de usar para Contextual Bandits e Aprendizado por Reforço.

O ambiente de negociação OpenAI Gym mais simples, flexível e abrangente (aprovado pelo OpenAI Gym)

Rainbow é tudo o que você precisa! Um tutorial passo a passo de DQN até Rainbow

Framework modular de Deep Reinforcement Learning em PyTorch. Biblioteca complementar do livro "Foundations of Deep Reinforcement Learning".

Implementações mínimas de Deep Q Learning (DQN e DDQN) em Keras

XuanCe: uma biblioteca abrangente e unificada de Deep Reinforcement Learning.

Biblioteca Python para Aprendizado por Reforço

Código para o artigo "Computation Offloading Optimization for UAV-assisted Mobile Edge Computing: A Deep Deterministic Policy Gradient Approach"

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)

Uma biblioteca PyTorch para construir agentes de aprendizado por reforço profundo.