VinF/deer
DEEp Reinforcement learning framework
解决的问题
DeeR 是一个模块化的 Python 库，旨在简化深度强化学习（DRL）算法的实现，使开发者能够根据各种需求和环境灵活调整框架。
工作原理
它提供了一组预构建的模块化组件，可应用于不同环境，包括使用 OpenAI Gym 的环境。该库包含多种核心 DRL 技术，如双 Q 学习、优先经验回放和深度确定性策略梯度（DDPG）。
适用人群
适用于需要灵活、模块化框架来构建和测试智能体的深度强化学习开发者和研究人员。
主要亮点
- 模块化设计，便于适应
- 支持双 Q 学习和 DDPG
- 优先经验回放
- 通过抽象表示进行强化学习整合（CRAR）
- 与 OpenAI Gym 环境兼容
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