Deep-reinforcement-learning-with-pytorch
Implementación de DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 y ....
Ejecuta y aprende varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo utilizando código Python claro.
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Deep-reinforcement-learning-with-pytorch tiene 4.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 897 veces. Deep-reinforcement-learning-with-pytorch está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2018. Deep-reinforcement-learning-with-pytorch está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: a2c, a3c, actor-critic, actor-critic-algorithm.
¿Qué es Deep-reinforcement-learning-with-pytorch?
Implementación de DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 y ....
¿Deep-reinforcement-learning-with-pytorch es de código abierto?
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿Deep-reinforcement-learning-with-pytorch es gratis?
Sí. Deep-reinforcement-learning-with-pytorch es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Deep-reinforcement-learning-with-pytorch?
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito Deep-reinforcement-learning-with-pytorch?
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch 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://olud.ai/project/sweetice-deep-reinforcement-learning-with-pytorch.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.