dqn

Hướng dẫn học tăng cường bằng tiếng Trung (Sách Nấm 🍄), địa chỉ đọc trực tuyến: https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

Một thư viện học tăng cường sâu PyTorch trang nhã.

Hướng dẫn học tăng cường đơn giản, tài liệu giảng dạy AI tiếng Trung của MoFan Python

Kho lưu trữ cho chương trình Deep Reinforcement Learning Nanodegree

Học tăng cường sâu song song hàng loạt. 🔥

Các ví dụ Học tăng cường tối giản và rõ ràng

Khóa học nhập môn, nâng cao, chuyên sâu về học sâu, các trường hợp nghiên cứu học thuật, thực tiễn công nghiệp, bách khoa toàn thư kiến thức học sâu và ngân hàng câu hỏi phỏng vấn.

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

TF-Agents: Một thư viện TensorFlow đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và dễ sử dụng cho Contextual Bandits và Học tăng cường.

Môi trường giao dịch OpenAI Gym đơn giản, linh hoạt và toàn diện nhất (Được phê duyệt bởi OpenAI Gym)

Rainbow là tất cả những gì bạn cần! Hướng dẫn từng bước từ DQN đến Rainbow

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

Các triển khai Deep Q Learning (DQN & DDQN) tối giản trong Keras

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

Thư viện Python cho Học tăng cường.

Mã nguồn cho bài báo "Tối ưu hóa giảm tải tính toán cho điện toán biên di động hỗ trợ UAV: Phương pháp Deep Deterministic Policy Gradient".

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)

Thư viện PyTorch để xây dựng các tác nhân học tăng cường sâu