PyTorch-Implementierung von Deep Reinforcement Learning: Policy Gradient-Methoden (TRPO, PPO, A2C) und Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Schnelles Fisher-Vektorprodukt TRPO.
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PyTorch-RL hat 1.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 192-mal geforkt. PyTorch-RL ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. PyTorch-RL ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: a2c, deep-reinforcement-learning, fisher-vectors, generative-adversarial-network.
PyTorch-Implementierung von Deep Reinforcement Learning: Policy Gradient-Methoden (TRPO, PPO, A2C) und Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Schnelles Fisher-Vektorprodukt TRPO.
PyTorch-RL ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. PyTorch-RL ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
PyTorch-RL ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
PyTorch-RL ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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