SLM-Lab
Cadre d'apprentissage par renforcement profond modulaire en PyTorch. Bibliothèque compagnon du livre "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
Construisez et testez des modèles d'apprentissage par renforcement en utilisant un cadre flexible conçu pour la recherche et l'application.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentCadre d'apprentissage par renforcement profond modulaire en PyTorch. Bibliothèque compagnon du livre "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
SLM-Lab compte 1.4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 290 fois. SLM-Lab est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. SLM-Lab est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : a2c, a3c, benchmark, deep-reinforcement-learning.
Qu'est-ce que SLM-Lab ?
Cadre d'apprentissage par renforcement profond modulaire en PyTorch. Bibliothèque compagnon du livre "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
SLM-Lab est-il open source ?
SLM-Lab est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
SLM-Lab est-il gratuit ?
Oui. SLM-Lab est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est SLM-Lab ?
SLM-Lab est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage SLM-Lab est-il écrit ?
SLM-Lab est écrit principalement en Python.
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[](https://olud.ai/project/kengz-slm-lab.html)
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