Chuyển tới nội dung chính
buildradar
Sign in
Chủ đề · a2c

a2c

Các kho mã nguồn mở đang theo dõi được gắn thẻ a2c, sắp xếp theo số sao.

Kho mã
9
Tổng số sao
33.649
Số sao trung bình
3.739
Tỷ trọng
0,00%

Những chủ đề thường xuất hiện cùng a2c trên cùng một kho mã.

Mới nổi gần đây

Các kho mã tạo trong 90 ngày qua và được gắn thẻ a2c.

Không có kho mã mới nào gắn thẻ chủ đề này trong 90 ngày qua.

  • tianshou@thu-ml

    Một thư viện học tăng cường sâu PyTorch trang nhã.

    10.955+10Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • cleanrl@vwxyzjn

    Triển khai tệp đơn chất lượng cao cho các thuật toán Deep Reinforcement Learning với các tính năng thân thiện với nghiên cứu (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)

    10.358+19Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • ElegantRL@AI4Finance-Foundation

    Học tăng cường sâu song song hàng loạt. 🔥

    4.359+2Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • DeepRL@ShangtongZhang

    Triển khai mô-đun hóa các thuật toán Deep RL trong PyTorch

    3.452+3Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • SLM-Lab@kengz

    Framework Deep Reinforcement Learning mô-đun trong PyTorch. Thư viện đi kèm của cuốn sách "Foundations of Deep Reinforcement Learning".

    1.362+0Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • xuance@agi-brain

    XuanCe: Thư viện Học Tăng cường Sâu Toàn diện và Thống nhất

    1.085+4Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • rl-starter-files@lcswillems

    Các tệp khởi đầu RL giúp huấn luyện, trực quan hóa và đánh giá agent ngay lập tức mà không cần viết mã

    728+0Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • Kho lưu trữ này chứa hầu hết các triển khai PyTorch dựa trên các thuật toán học tăng cường sâu cổ điển, bao gồm - DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO, TRPO. (Các thuật toán khác vẫn đang được phát triển)

    697+1Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
  • Thư viện PyTorch để xây dựng các tác nhân học tăng cường sâu

    657+0Thay đổi số sao trong 7 ngày qua
← Quay lại danh sách chủ đề