Home Progetti PPO-for-Beginners
PPO-for-Beginners
Python

PPO-for-Beginners

Un'implementazione PPO semplice e ben stilizzata. Basato sulla mia serie Medium: https://medium.com/@eyyu/coding-ppo-from-scratch-with-pytorch-part-1-4-613dfc1b14c8.

di ericyangyu · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Lingua
machine-learningppopytorchMITPython
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Impara a scrivere una versione base di un algoritmo di apprendimento per rinforzo utilizzando esempi chiari e documentazione.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
PPO-for-Beginners — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
1 2541 253
2026-07-202026-08-31
📈 Segui PPO-for-Beginners

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Un'implementazione PPO semplice e ben stilizzata. Basato sulla mia serie Medium: https://medium.com/@eyyu/coding-ppo-from-scratch-with-pytorch-part-1-4-613dfc1b14c8.

PPO-for-Beginners ha 1.3k stelle su GitHub. È stato forkato 157 volte. PPO-for-Beginners è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2020. PPO-for-Beginners è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: machine-learning, ppo, pytorch, reinforcement-learning.

Frequently asked questions

Che cos'è PPO-for-Beginners?

Un'implementazione PPO semplice e ben stilizzata. Basato sulla mia serie Medium: https://medium.com/@eyyu/coding-ppo-from-scratch-with-pytorch-part-1-4-613dfc1b14c8.

PPO-for-Beginners è open source?

PPO-for-Beginners è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

PPO-for-Beginners è gratuito?

Sì. PPO-for-Beginners è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è PPO-for-Beginners?

PPO-for-Beginners è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto PPO-for-Beginners?

PPO-for-Beginners è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — PPO-for-Beginners

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=ericyangyu-ppo-for-beginners)](https://olud.ai/project/ericyangyu-ppo-for-beginners.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →
GOPS
General Optimal control Problem Solver (GOPS), an easy-to-use PyTorch reinforcement learning so…
304 · pytorch
condividereinforcement-learningpytorch
purejaxrl
Implementazioni Jax RL end-to-end davvero veloci
1.1k · deep-reinforcement-learning
condividepporeinforcement-learning
rl_games
Implementazioni RL
1.4k · deep-learning
condividereinforcement-learningpytorch
torch-light
Deep learning utilizzando Pytorch. Reti neurali di base come Logistic, CNN, RNN, LSTM e alcuni…
538 · deep-learning
condividereinforcement-learningpytorch
trlx
Un repo per l'addestramento distribuito di modelli linguistici con Reinforcement Learning trami…
4.8k · machine-learning
condividereinforcement-learningpytorch
Awesome-RL-for-Video-Generation
Un elenco curato di articoli sul reinforcement learning per la generazione video
565 · dpo
condividepporeinforcement-learning
rl-collision-avoidance
Implementazione del documento "Verso un'ottimale evitamento delle collisioni multi-robot decent…
458 · collision-avoidance
condividepporeinforcement-learning
world-models
Reimplementazione di World-Models (Ha e Schmidhuber 2018) in pytorch
706 · model-based-rl
condividereinforcement-learningpytorch
self-driving-truck
Camion a Guida Autonoma in Euro Truck Simulator 2, addestrato tramite Apprendimento Rinforzato
411 · autonomous
condividereinforcement-learningpytorch
Deep-Whole-Body-Control
[CoRL 2022] Controllo profondo del corpo intero: apprendere una politica unificata per manipola…
393 · deep-learning
condividereinforcement-learningpytorch

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.