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par anita-hu · GitHub

Algorithmes d'apprentissage par renforcement implémentés pour Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]

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2026-07-202026-07-29
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Algorithmes d'apprentissage par renforcement implémentés pour Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]

TF2-RL compte 316 étoiles sur GitHub. Il a été forké 66 fois. TF2-RL est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2020. TF2-RL est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : ae-ddpg, ddpg, dqn, openai-gym.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que TF2-RL ?

Algorithmes d'apprentissage par renforcement implémentés pour Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]

TF2-RL est-il open source ?

TF2-RL est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

TF2-RL est-il gratuit ?

Oui. TF2-RL est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est TF2-RL ?

TF2-RL est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage TF2-RL est-il écrit ?

TF2-RL est écrit principalement en Python.

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