Implémentations PyTorch de divers algorithmes d'apprentissage par renforcement profond (DRL) pour agent unique et multi-agent.
Créez et testez divers agents d'apprentissage capables de prendre des décisions basées sur des récompenses dans différents environnements.
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pytorch-DRL compte 617 étoiles sur GitHub. Il a été forké 108 fois. pytorch-DRL est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. pytorch-DRL est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : a2c, acktr, actor-critic, advantage-actor-critic.
Implémentations PyTorch de divers algorithmes d'apprentissage par renforcement profond (DRL) pour agent unique et multi-agent.
pytorch-DRL est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. pytorch-DRL est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
pytorch-DRL est disponible sous licence MIT.
pytorch-DRL est écrit principalement en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/chenglongchen-pytorch-drl.html)
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