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Implementazione PyTorch di Deep Reinforcement Learning: metodi Policy Gradient (TRPO, PPO, A2C) e Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Prodotto veloce del vettore Fisher TRPO.

di Khrylx · GitHub
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Implementazione PyTorch di Deep Reinforcement Learning: metodi Policy Gradient (TRPO, PPO, A2C) e Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Prodotto veloce del vettore Fisher TRPO.

PyTorch-RL ha 1.3k stelle su GitHub. È stato forkato 192 volte. PyTorch-RL è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2017. PyTorch-RL è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: a2c, deep-reinforcement-learning, fisher-vectors, generative-adversarial-network.

Frequently asked questions

Che cos'è PyTorch-RL?

Implementazione PyTorch di Deep Reinforcement Learning: metodi Policy Gradient (TRPO, PPO, A2C) e Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL). Prodotto veloce del vettore Fisher TRPO.

PyTorch-RL è open source?

PyTorch-RL è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

PyTorch-RL è gratuito?

Sì. PyTorch-RL è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è PyTorch-RL?

PyTorch-RL è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto PyTorch-RL?

PyTorch-RL è scritto principalmente in Python.

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