jaxrl
Implementação JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizado por Reforço Profundo com espaços de ação contínuos.
Implemente e experimente algoritmos de aprendizado por reforço para tarefas de ação contínua usando JAX.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserImplementação JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizado por Reforço Profundo com espaços de ação contínuos.
jaxrl tem 757 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 75 vezes. jaxrl é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. jaxrl está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: batch-reinforcement-learning, behavioral-cloning, continuous-control, deep-deterministic-policy-gradient.
O que é jaxrl?
Implementação JAX (Flax) de algoritmos para Aprendizado por Reforço Profundo com espaços de ação contínuos.
jaxrl é de código aberto?
jaxrl é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
jaxrl é gratuito?
Sim. jaxrl é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está jaxrl?
jaxrl está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem jaxrl está escrito?
jaxrl é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/ikostrikov-jaxrl.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.