文件名称:
Reinforcement-Learning:使用pytorch进行深度强化学习-源码
开发工具:
文件大小: 21mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-04-01
详细说明：强化学习
使用pytorch进行深度强化学习
要做的事情：
适用于Atari的A3C
DreamerV2
DQN的多处理版本
重播缓冲区的优先采样
分布式DQN
连续动作空间？？？
关键文章：
## DQN
通过深度强化学习玩Atari（ ）
Rainbow：结合深度强化学习的改进（ ）
借助双Q学习进行深度强化学习（ ）
优先体验重播（ ）
深度强化学习的决斗网络架构（ ）
嘈杂的勘探网络（ ）
重温体验重播的基本原理（ ）
重播内存容量和最早的策略之间的连接
n步DQN与重放存储容量之间的特殊连接
强化学习的分布观点（ ）
梦想家：
梦想的控制：潜在想象力的学习行为（ ）
运用离散世界模型掌握Atari（ ）
从像素学习潜在动力学以进行规划（ ）
深度神经进化：
深度神经进化：遗传算法是用于训练深度神经网络以进行强化学习的竞争性替
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