文件名称:
Reinforcement_Learning-源码
开发工具:
文件大小: 1kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：补强_学习
该存储库包含我在各种深度强化学习算法的实现方面的工作。 这些包括我的项目和Ioannis Karamouzas博士在CS8810深度强化学习课程中的作业。
Pytorch在Open-AI中在lunarlander-env上实现进化策略算法。
在Open-AI中的frogger-env上实现Deep Q Network（DQN）算法。 代理试图通过单向交通穿越高速公路。 代理的操作集由上下移动的2个操作组成。
Open-AI中关于frogger2-env的Double DQN算法的实现。 代理试图通过双向流量穿越高速公路。 代理的操作集由4个操作组成，即上移，下移，右移和左移。
SARSA算法在爬虫机器人上的实现。 代理学习爬网。
在网格世界中实现值迭代（动态编程）。
在网格世界中实现策略迭代（动态编程）。
在网格世界中实施Q学习。
在网格世界中实施Double
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