深度强化学习

该研究探讨了数据和计算资源扩展对基于价值的深度强化学习（RL）方法的影响，强调了可预测性的重要性。研究表明，这些方法不仅在增加计算或数据时表现良好，其性能还可以通过小型实验预测，而无需进行大规模实验。论文特别指出，数据和计算需求受 Updates-to-Data (UTD) 比率控制，形成了可预测的帕累托前沿。通过估计这一前沿，可以预测在给定更多计算资源时的数据需求，或在给定更多数据时的计算需求。此外，研究确定了在给定性能下总资源预算在数据和计算之间的最佳分配，并优化了最大化性能的超参数。

VAPA是一个基于AI的亚马逊PPC工具，通过深度强化学习自动化广告活动，以实现最佳ACOS，帮助卖家、供应商和代理商创建卓越的广告活动。用户只需设置每月预算和目标ACOS，其余交给VAPA处理，包括关键字研究、出价管理和投放优化。

CrossQ项目旨在通过在深度强化学习中应用批归一化技术，提高样本效率并简化模型设计，助力研究者和开发者更有效地构建和训练强化学习模型。

最全面的深度强化学习算法PyTorch实现合集，整合了13种主流强化学习算法，适合各级别研究者和开发者。每个算法都配有详细文档、完整训练曲线和论文引用，提供丰富的学习资源推荐，包括环境配置、经典书籍、在线课程和重要论文，确保用户能够顺利进行深度强化学习的实验和研究。

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