SLM-Lab
Marco de Aprendizaje por Refuerzo Profundo Modular en PyTorch. Biblioteca complementaria del libro "Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo Profundo".
Construye y prueba modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando un marco flexible diseñado para investigación y aplicación.
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SLM-Lab tiene 1.4k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 290 veces. SLM-Lab está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2017. SLM-Lab está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: a2c, a3c, benchmark, deep-reinforcement-learning.
¿Qué es SLM-Lab?
Marco de Aprendizaje por Refuerzo Profundo Modular en PyTorch. Biblioteca complementaria del libro "Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo Profundo".
¿SLM-Lab es de código abierto?
SLM-Lab es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿SLM-Lab es gratis?
Sí. SLM-Lab es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está SLM-Lab?
SLM-Lab está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito SLM-Lab?
SLM-Lab está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/kengz-slm-lab.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.