Accueil Projets disco_rl
disco_rl
Python

disco_rl

Code d'accompagnement pour "Découverte des algorithmes de renforcement à la pointe de la technologie" publication dans Nature

par google-deepmind · GitHub
Étoiles
Forks
Licence
Créé
Dernier commit
Catégorie
Langue
aimeta-learningnatureApache-2.0Python
Voir sur GitHub
En termes simples

Entraînez un agent d'apprentissage par renforcement en utilisant des algorithmes avancés d'un article de recherche publié.

Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
disco_rl — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
716715
2026-07-202026-08-31
📈 Suivez disco_rl

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Code d'accompagnement pour "Découverte des algorithmes de renforcement à la pointe de la technologie" publication dans Nature

disco_rl compte 715 étoiles sur GitHub. Il a été forké 61 fois. disco_rl est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2025. disco_rl est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : ai, meta-learning, nature, reinforcement-learning.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que disco_rl ?

Code d'accompagnement pour "Découverte des algorithmes de renforcement à la pointe de la technologie" publication dans Nature

disco_rl est-il open source ?

disco_rl est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

disco_rl est-il gratuit ?

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

Sous quelle licence est disco_rl ?

disco_rl est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage disco_rl est-il écrit ?

disco_rl est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — disco_rl

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=google-deepmind-disco-rl)](https://olud.ai/project/google-deepmind-disco-rl.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
Meta-DETR
[T-PAMI 2022] Meta-DETR pour la détection d'objets Few-Shot : Implémentation officielle PyTorch
435 · computer-vision
partagemeta-learning
LibFewShot
[TPAMI 2023] LibFewShot : Une bibliothèque complète pour l'apprentissage par peu d'exemples.
1.1k · few-shot-learning
partagemeta-learning
Meta-Learning-Papers
Apprentissage Métacognitif / Apprendre à Apprendre / Apprentissage à Un Coup / Apprentissage à…
2.7k · deep-learning
partagemeta-learning
PufferLib
Renforcement de l'apprentissage par renforcement
6.2k · reinforcement-learning
partagereinforcement-learning
sample-factory
Apprentissage par renforcement synchrone et asynchrone à haut débit
1k · reinforcement-learning
partagereinforcement-learning
hok_env
Honor of Kings AI Open Environment de Tencent
885 · reinforcement-learning
partagereinforcement-learning
Deep-Learning-Roadmap
:satellite: Ressources organisées pour les chercheurs et développeurs en apprentissage profond
3.2k · deep-learning
partagereinforcement-learning
baby-steps-of-rl-ja
Apprendre l'apprentissage par renforcement avec Python - De l'introduction à la pratique - Code…
453 · machine-learning
partagereinforcement-learning
reinforcement-learning-an-introduction
Solutions aux exercices dans Reinforcement Learning : An Introduction (2ème édition).
412 · python
partagereinforcement-learning
reinforcement-learning-an-introduction
Implémentation Python de l'apprentissage par renforcement : une introduction
14.7k · artificial-intelligence
partagereinforcement-learning

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.