实例介绍
【实例简介】
该项目实现经典和最先进的深度强化学习算法。这个存储库的目标是为人们提供清晰的PyTorch代码,以便学习深度强化学习算法。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── Deep-reinforcement-learning-with-pytorch-7b9fac7e5e40ffdc6f7ccb8b0a81e7841370a996
├── Char00 Conventional Algorithms
│ ├── gridworld.py
│ ├── Q-learning.py
│ └── Sarsa.py
├── Char01 DQN
│ ├── DQN
│ │ └── pic
│ │ ├── finish_episode.jpg
│ │ ├── readme.md
│ │ └── value_loss.jpg
│ ├── DQN_CartPole-v0.py
│ ├── DQN_MountainCar-v0.py
│ ├── DQN_mountain_car_v1.py
│ ├── DQN.py
│ ├── naiveDQN.py
│ └── readme.md
├── Char02 Policy Gradient
│ ├── naive-policy-gradient.py
│ ├── PolicyGradient.py
│ ├── pytorch_MountainCar-v0.py
│ ├── REINFORCE.py
│ ├── REINFORCE_with_Baseline.py
│ └── Run_Model.py
├── Char03 Actor-Critic
│ ├── AC_CartPole-v0.py
│ └── AC_MountainCar-v0.py
├── Char04 A2C
│ ├── A2C.py
│ └── multiprocessing_env.py
├── Char05 DDPG
│ ├── DDPG_exp.jpg
│ ├── DDPG.py
│ └── README.md
├── Char07 PPO
│ ├── PPO2.py
│ ├── PPO_CartPole_v0.py
│ ├── PPO_MountainCar-v0.py
│ ├── PPO_pendulum.py
│ └── readme.md
├── Char08 ACER
│ └── readme.md
├── Char09 SAC
│ ├── SAC_BipedalWalker-v2.py
│ ├── SAC_dual_Q_net.py
│ ├── SAC_ep_r_curve.png
│ ├── SAC.py
│ └── test_agent.py
├── Char10 TD3
│ ├── Episode_reward_TD3_BipedakWalker.png
│ ├── expTD3_BipedalWalker-v2.pyBipedalWalker-v2.
│ │ ├── actor.pth
│ │ ├── actor_target.pth
│ │ ├── critic_1.pth
│ │ ├── critic_1_target.pth
│ │ ├── critic_2.pth
│ │ └── critic_2_target.pth
│ ├── expTD3.pyPendulum-v0.
│ │ ├── actor.pth
│ │ ├── actor_target.pth
│ │ ├── critic_1.pth
│ │ ├── critic_1_target.pth
│ │ ├── critic_2.pth
│ │ └── critic_2_target.pth
│ ├── TD3_BipedalWalker-v2.py
│ ├── TD3_Pendulum-v0.png
│ └── TD3.py
├── figures
│ └── test.png
├── LICENSE
├── More
│ ├── Application in real world
│ │ └── README.md
│ ├── MARL
│ │ └── README.md
│ ├── plot.py
│ └── readme.md
├── readme.md
└── requirements.txt
19 directories, 60 files
该项目实现经典和最先进的深度强化学习算法。这个存储库的目标是为人们提供清晰的PyTorch代码,以便学习深度强化学习算法。
【实例截图】
【核心代码】
文件清单
└── Deep-reinforcement-learning-with-pytorch-7b9fac7e5e40ffdc6f7ccb8b0a81e7841370a996
├── Char00 Conventional Algorithms
│ ├── gridworld.py
│ ├── Q-learning.py
│ └── Sarsa.py
├── Char01 DQN
│ ├── DQN
│ │ └── pic
│ │ ├── finish_episode.jpg
│ │ ├── readme.md
│ │ └── value_loss.jpg
│ ├── DQN_CartPole-v0.py
│ ├── DQN_MountainCar-v0.py
│ ├── DQN_mountain_car_v1.py
│ ├── DQN.py
│ ├── naiveDQN.py
│ └── readme.md
├── Char02 Policy Gradient
│ ├── naive-policy-gradient.py
│ ├── PolicyGradient.py
│ ├── pytorch_MountainCar-v0.py
│ ├── REINFORCE.py
│ ├── REINFORCE_with_Baseline.py
│ └── Run_Model.py
├── Char03 Actor-Critic
│ ├── AC_CartPole-v0.py
│ └── AC_MountainCar-v0.py
├── Char04 A2C
│ ├── A2C.py
│ └── multiprocessing_env.py
├── Char05 DDPG
│ ├── DDPG_exp.jpg
│ ├── DDPG.py
│ └── README.md
├── Char07 PPO
│ ├── PPO2.py
│ ├── PPO_CartPole_v0.py
│ ├── PPO_MountainCar-v0.py
│ ├── PPO_pendulum.py
│ └── readme.md
├── Char08 ACER
│ └── readme.md
├── Char09 SAC
│ ├── SAC_BipedalWalker-v2.py
│ ├── SAC_dual_Q_net.py
│ ├── SAC_ep_r_curve.png
│ ├── SAC.py
│ └── test_agent.py
├── Char10 TD3
│ ├── Episode_reward_TD3_BipedakWalker.png
│ ├── expTD3_BipedalWalker-v2.pyBipedalWalker-v2.
│ │ ├── actor.pth
│ │ ├── actor_target.pth
│ │ ├── critic_1.pth
│ │ ├── critic_1_target.pth
│ │ ├── critic_2.pth
│ │ └── critic_2_target.pth
│ ├── expTD3.pyPendulum-v0.
│ │ ├── actor.pth
│ │ ├── actor_target.pth
│ │ ├── critic_1.pth
│ │ ├── critic_1_target.pth
│ │ ├── critic_2.pth
│ │ └── critic_2_target.pth
│ ├── TD3_BipedalWalker-v2.py
│ ├── TD3_Pendulum-v0.png
│ └── TD3.py
├── figures
│ └── test.png
├── LICENSE
├── More
│ ├── Application in real world
│ │ └── README.md
│ ├── MARL
│ │ └── README.md
│ ├── plot.py
│ └── readme.md
├── readme.md
└── requirements.txt
19 directories, 60 files
PyTorch实现DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3等...
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