TF2-RL
Verstärkendes Lernen Algorithmen implementiert für Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarVerstärkendes Lernen Algorithmen implementiert für Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]
TF2-RL hat 316 Sterne auf GitHub. Es wurde 66-mal geforkt. TF2-RL ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2020 aktiv entwickelt. TF2-RL ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: ae-ddpg, ddpg, dqn, openai-gym.
Was ist TF2-RL?
Verstärkendes Lernen Algorithmen implementiert für Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]
Ist TF2-RL Open Source?
TF2-RL ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist TF2-RL kostenlos?
Ja. TF2-RL ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht TF2-RL?
TF2-RL ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist TF2-RL geschrieben?
TF2-RL ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/anita-hu-tf2-rl.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.