稳定:比 Stable Baseline 3 更加稳定。 入门教程 ElegantRL 基于Actor-Critic 框架搭建深度强化学习算法,每一个 Agent(即 DRL 算法)由 Actor 网络和 Critic 网络组成。利用 ElegantRL 完整简洁的代码结构,用户可以非常轻松地开发自己的 Agent。这一点比较适合入门学习强化学习和科研做强化学习算法的同学。 总述:文件结...
高效:性能向Ray RLlib靠拢 稳定:ElegantRL支持离散动作空间以及连续动作空间下的常用DRL算法,并且提供了十分友好的教程 3.总述:文件结构和函数 ElegantRL的“小”最直观的体现就是:整个库只有3个文件,net.py, agent.py, run.py。再加上env.py 用于存放与训练环境有关的代码。在Tutorial版用小于1000行的代码对一...
ElegantRL支持离散动作空间以及连续动作空间下的常用DRL算法。并且提供了十分友好的教程。 在ElegantRL中,我们基于Actor-Critic框架搭建深度强化学习算法,每一个Agent(即DRL算法)由Actor网络和Critic网络组成。利用ElegantRL完整简洁的代码结构,用户可以非常轻松地开发自己的Agent。代码已上传至: https://github.com/AI4Financ...
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