cleanrl
Hochwertige Einzeldatei-Implementierung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen mit forschungsfreundlichen Funktionen (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
Führen Sie Experimente mit Algorithmen des tiefen verstärkenden Lernens mit einer einfachen, einteiligen Implementierung durch.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarHochwertige Einzeldatei-Implementierung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen mit forschungsfreundlichen Funktionen (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
cleanrl hat 10.1k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.1k-mal geforkt. cleanrl ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: a2c, actor-critic, advantage-actor-critic, ale.
Was ist cleanrl?
Hochwertige Einzeldatei-Implementierung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen mit forschungsfreundlichen Funktionen (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
Ist cleanrl Open Source?
cleanrl ist ein Open-Source-Projekt.
Ist cleanrl kostenlos?
Ja. cleanrl ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
In welcher Sprache ist cleanrl geschrieben?
cleanrl ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/vwxyzjn-cleanrl.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.