文件名称:
Upside-Down-Reinforcement-Learning:PyTorch中的颠倒强化学习（⅂ꓤ）实施。 基于JürgenSchmidhuber发表的论文-源码
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-13
详细说明：颠倒的强化学习
Pytorch中的颠倒强化学习（⅂ꓤ）实施。 基于JürgenSchmidhuber发表的论文：
该存储库包含一个离散动作空间以及一个针对OpenAI Gym CartPole环境（该环境的版本）的连续动作空间实现。
笔记本包括行为功能的培训以及评估部分，您可以在其中测试经过培训的行为功能。 用代理人在期望的时间范围内可以达到的期望的报酬来喂养它。
离散CartPole环境的图：
连续CartPole环境的图：
LunarLander环境的图：
去做：
测试论文中提到的一些可能的改进（6.未来研究方向）。
作者
塞巴斯蒂安·迪特（Sebastian Dittert）
随意在您自己的项目或研究中使用此代码。 对于引用，请检查DOI或引用为：
misc{Upside-Down,
author = {Dittert, Sebastian},
title
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