实例介绍
该文件为莫烦python网课中reinforcement learning部分的代码
【实例截图】
【核心代码】
.
├── Reinforcement-learning-with-tensorflow-master
│ ├── LICENCE
│ ├── README.md
│ ├── RL_cover.jpg
│ ├── contents
│ │ ├── 10_A3C
│ │ │ ├── A3C_RNN.py
│ │ │ ├── A3C_continuous_action.py
│ │ │ ├── A3C_discrete_action.py
│ │ │ └── A3C_distributed_tf.py
│ │ ├── 11_Dyna_Q
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── maze_env.py
│ │ │ └── run_this.py
│ │ ├── 12_Proximal_Policy_Optimization
│ │ │ ├── DPPO.py
│ │ │ ├── discrete_DPPO.py
│ │ │ └── simply_PPO.py
│ │ ├── 1_command_line_reinforcement_learning
│ │ │ └── treasure_on_right.py
│ │ ├── 2_Q_Learning_maze
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── maze_env.py
│ │ │ └── run_this.py
│ │ ├── 3_Sarsa_maze
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── maze_env.py
│ │ │ └── run_this.py
│ │ ├── 4_Sarsa_lambda_maze
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── maze_env.py
│ │ │ └── run_this.py
│ │ ├── 5.1_Double_DQN
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ └── run_Pendulum.py
│ │ ├── 5.2_Prioritized_Replay_DQN
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ └── run_MountainCar.py
│ │ ├── 5.3_Dueling_DQN
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ └── run_Pendulum.py
│ │ ├── 5_Deep_Q_Network
│ │ │ ├── DQN_modified.py
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── maze_env.py
│ │ │ └── run_this.py
│ │ ├── 6_OpenAI_gym
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── run_CartPole.py
│ │ │ └── run_MountainCar.py
│ │ ├── 7_Policy_gradient_softmax
│ │ │ ├── RL_brain.py
│ │ │ ├── run_CartPole.py
│ │ │ └── run_MountainCar.py
│ │ ├── 8_Actor_Critic_Advantage
│ │ │ ├── AC_CartPole.py
│ │ │ └── AC_continue_Pendulum.py
│ │ └── 9_Deep_Deterministic_Policy_Gradient_DDPG
│ │ ├── DDPG.py
│ │ ├── DDPG_update.py
│ │ └── DDPG_update2.py
│ └── experiments
│ ├── 2D_car
│ │ ├── DDPG.py
│ │ ├── car_env.py
│ │ └── collision.py
│ ├── Robot_arm
│ │ ├── A3C.py
│ │ ├── DDPG.py
│ │ ├── DPPO.py
│ │ └── arm_env.py
│ ├── Solve_BipedalWalker
│ │ ├── A3C.py
│ │ ├── A3C_rnn.py
│ │ ├── DDPG.py
│ │ └── log
│ │ └── events.out.tfevents.1490801027.Morvan
│ └── Solve_LunarLander
│ ├── A3C.py
│ ├── DuelingDQNPrioritizedReplay.py
│ └── run_LunarLander.py
└── 莫烦python RL代码_Reinforcement-learning-with-tensorflow-master.zip
23 directories, 59 files
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