Algoritmi di apprendimento per rinforzo implementati per Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]
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TF2-RL ha 316 stelle su GitHub. È stato forkato 66 volte. TF2-RL è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2020. TF2-RL è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: ae-ddpg, ddpg, dqn, openai-gym.
Algoritmi di apprendimento per rinforzo implementati per Tensorflow 2.0+ [DQN, DDPG, AE-DDPG, SAC, PPO, Primal-Dual DDPG]
TF2-RL è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Sì. TF2-RL è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
TF2-RL è disponibile con licenza MIT.
TF2-RL è scritto principalmente in Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/anita-hu-tf2-rl.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.