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Reinforcement Learning Assembly – 强化学习算法集合

该项目包含了Ape-X和R2D2算法的实现,并提供了必要的支持基础设施,如优先回放机制和Atari游戏环境。它是一个高性能的强化学习框架,具有可扩展和模块化的设计,适用于训练强化学...

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AI交流(进群备注:)

该项目包含了Ape-X和R2D2算法的实现,并提供了必要的支持基础设施,如优先回放机制和Atari游戏环境。它是一个高性能的强化学习框架,具有可扩展和模块化的设计,适用于训练强化学习代理、实验优先回放缓冲区、在Atari游戏上基准测试强化学习算法以及开发自定义强化学习环境。

功能:

  • 1. Ape-X算法的实现
  • 2. R2D2算法的实现
  • 3. 优先回放机制的支持
  • 4. Atari游戏环境的支持
  • 5. 高性能的强化学习框架
  • 6. 可扩展和模块化的设计

特点:

  • 1. 使用Ape-X训练强化学习代理
  • 2. 使用R2D2训练强化学习代理
  • 3. 实验优先回放缓冲区
  • 4. 在Atari游戏上基准测试强化学习算法
  • 5. 开发自定义强化学习环境

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