Implémentation minimale de l'optimisation de politique proximal (PPO) avec objectif coupé en PyTorch
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PPO-PyTorch compte 2.4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 424 fois. PPO-PyTorch est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2018. PPO-PyTorch est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, deep-reinforcement-learning, policy-gradient, ppo.
Implémentation minimale de l'optimisation de politique proximal (PPO) avec objectif coupé en PyTorch
PPO-PyTorch est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. PPO-PyTorch est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
PPO-PyTorch est disponible sous licence MIT.
PPO-PyTorch est écrit principalement en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/nikhilbarhate99-ppo-pytorch.html)
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