Github 上一些最受欢迎的 RL 项目包括 Dopamine,一个由 Google Brain 创建的强化学习研究框架;OpenAI Baselines,一套强化学习算法的高质量实现;Spinning Up in Deep RL,OpenAI 用于开发深度强化学习技能的教育资源。 其他流行的 RL 项目包括 rllab,一个用于开发和评估强化学习算法的工具包;gym,用于开发和比较强化学习...
推荐理由:谷歌公司开源的第一个深度强化学习软件包,重要价值不用我多说了吧。 2. 软件包名称:ehrenbrav/DeepQNetwork 实现算法:DQN 应用场景:玩超级马里奥游戏 推荐指数(★★★) 相关论文:Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning 3. 软件包名称:Kaixhin/Atari 实现算法: DQN, persistent advantage...
GitHub 地址→https://github.com/omnivore-app/omnivore 2.2 强化学习玩游戏:PokemonRedExperiments 本周star 增长数:4,500+,主语言:Jupter Notebook New用强化学习的方式来玩 Pokeman Red,它采用了交互的方式来预训练模型,用箭头键和 a、s 键来同模拟器交互,而编辑agent_enabled.txt则可用来暂停游戏中的 AI ...
在这份万星资源里,每个文件夹都对应着教材的一个或多个章节。除了练习和解决方案之外,每个文件夹下还包含了一系列学习目标,基础概念摘要,以及相关链接。 以基于模型的强化学习:使用动态规划的策略迭代和值迭代这一章为例。 这一章配套的是 David Silver RL课程的第三讲,动态编程规划。 首先是学习目标: 了解策略评估...
github 迷宫 强化学习,本文共总结三个方法:1, 迷宫不带环(循环法)2,迷宫不带环(递归法)3,迷宫带环(递归法) 一,迷宫不带环(循环法)的基本思路: 通过栈来保存路径,首先将初始位置入栈,后用取出栈顶元素的方式,得到初始位置, 然
Pytorch知识点总结、强化学习(Reinforcement Learning)、机器学习(Machine Learning)、神经网络(Neural Network) PyTorch 是一个 Python 包,它提供了两个高级特性: 具有强大 GPU 加速功能的张量计算(如 NumPy) 建立在基于磁带的 autograd 系统上的深度神经网络 在粒度级别上,PyTorch 是一个由以下组件组成的库: Component...
观看所有不同的智能体学习 Cart Pole,请遵循以下步骤: git clone https://github.com/p-christ/Deep_RL_Implementations.gitcd Deep_RL_Implementations conda create --name myenvnameyconda activate myenvname pip3 install -r requirements.txt python Resul...
项目链接:https://github.com/rail-berkeley/d4rl_evaluations 选择BEAR算法的readme.md进行实验 不管怎么样,这前边说的两个链接我先fork一下。fork之后,克隆到本地仓库都是常规操作哈【这都是我从github学习笔记里学来的,有朋友感兴趣可以去看廖雪峰老师的网站教程 非常详细。当然我的博客里也有相关的笔记】 ...
强化学习由浅入深小白教学片、从制作一个贪吃蛇游戏开始逐步上强化学习,目标是利用最少的资源实现强化学习的网络模型训练 - NocoldBob/RL
从李沐开源的《动手学深度学习》,邱锡鹏的《神经网络与深度学习》,再到Datawhale的《南瓜书》、《Easy RL:强化学习教程》出版,让知识回归大众,让大众有机会和行业精英一样为社会做出贡献,是Datawhale开源内容的探索性意义。 从开源到出版,带来的收入其实不高,但让开源贡献者被大众认可是促使开源良性循环的重要一环,...