jaxrl
Implementación de JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizaje por Refuerzo Profundo con espacios de acción continuos.
Implementa y experimenta con algoritmos de aprendizaje por refuerzo para tareas de acción continua utilizando JAX.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasImplementación de JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizaje por Refuerzo Profundo con espacios de acción continuos.
jaxrl tiene 757 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 75 veces. jaxrl está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2021. jaxrl está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: batch-reinforcement-learning, behavioral-cloning, continuous-control, deep-deterministic-policy-gradient.
¿Qué es jaxrl?
Implementación de JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizaje por Refuerzo Profundo con espacios de acción continuos.
¿jaxrl es de código abierto?
jaxrl es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿jaxrl es gratis?
Sí. jaxrl es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está jaxrl?
jaxrl está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito jaxrl?
jaxrl está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/ikostrikov-jaxrl.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.