PPO-PyTorch
Minimale Implementierung der beschnittenen Ziel-Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch
Trainieren und testen Sie Reinforcement-Learning-Modelle mit einem einfachen Setup in Python für verschiedene Umgebungen.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarMinimale Implementierung der beschnittenen Ziel-Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch
PPO-PyTorch hat 2.4k Sterne auf GitHub. Es wurde 424-mal geforkt. PPO-PyTorch ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. PPO-PyTorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, deep-reinforcement-learning, policy-gradient, ppo.
Was ist PPO-PyTorch?
Minimale Implementierung der beschnittenen Ziel-Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch
Ist PPO-PyTorch Open Source?
PPO-PyTorch ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist PPO-PyTorch kostenlos?
Ja. PPO-PyTorch ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht PPO-PyTorch?
PPO-PyTorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist PPO-PyTorch geschrieben?
PPO-PyTorch ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/nikhilbarhate99-ppo-pytorch.html)
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