PyTorch-RL
Implementación en PyTorch de Aprendizaje por Refuerzo Profundo: Métodos de Gradiente de Política (TRPO, PPO, A2C) y Aprendizaje por Imitación Generativa Adversarial (GAIL). Producto vectorial rápido de Fisher TRPO.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasImplementación en PyTorch de Aprendizaje por Refuerzo Profundo: Métodos de Gradiente de Política (TRPO, PPO, A2C) y Aprendizaje por Imitación Generativa Adversarial (GAIL). Producto vectorial rápido de Fisher TRPO.
PyTorch-RL tiene 1.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 192 veces. PyTorch-RL está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2017. PyTorch-RL está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: a2c, deep-reinforcement-learning, fisher-vectors, generative-adversarial-network.
¿Qué es PyTorch-RL?
Implementación en PyTorch de Aprendizaje por Refuerzo Profundo: Métodos de Gradiente de Política (TRPO, PPO, A2C) y Aprendizaje por Imitación Generativa Adversarial (GAIL). Producto vectorial rápido de Fisher TRPO.
¿PyTorch-RL es de código abierto?
PyTorch-RL es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿PyTorch-RL es gratis?
Sí. PyTorch-RL es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está PyTorch-RL?
PyTorch-RL está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito PyTorch-RL?
PyTorch-RL está escrito principalmente en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/khrylx-pytorch-rl.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.