pytorch-DRL
Implementaciones de PyTorch de varios algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) tanto para agente único como multi-agente.
Crea y prueba varios agentes de aprendizaje que pueden tomar decisiones basadas en recompensas en diferentes entornos.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasImplementaciones de PyTorch de varios algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) tanto para agente único como multi-agente.
pytorch-DRL tiene 617 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 108 veces. pytorch-DRL está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2017. pytorch-DRL está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: a2c, acktr, actor-critic, advantage-actor-critic.
¿Qué es pytorch-DRL?
Implementaciones de PyTorch de varios algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL) tanto para agente único como multi-agente.
¿pytorch-DRL es de código abierto?
pytorch-DRL es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿pytorch-DRL es gratis?
Sí. pytorch-DRL es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está pytorch-DRL?
pytorch-DRL está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito pytorch-DRL?
pytorch-DRL está escrito principalmente en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/chenglongchen-pytorch-drl.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.