VinF/deer
DEEp Reinforcement learning framework
解決的問題
DeeR 是一個模組化的 Python 庫，旨在簡化深度強化學習（DRL）演算法的實作，讓開發者能根據各種需求與環境靈活調整框架。
工作原理
提供一組預先建構的模組化元件，可應用於不同環境，包括使用 OpenAI Gym 的環境。該庫包含多種核心 DRL 技術，如雙 Q 學習、優先經驗重播與深度確定性策略梯度（DDPG）。
適用對象
適用於需要靈活、模組化框架來建構與測試代理的深度強化學習開發者與研究人員。
主要亮點
- 模組化設計，便於適應
- 支援雙 Q 學習與 DDPG
- 優先經驗重播
- 透過抽象表示進行強化學習整合（CRAR）
- 與 OpenAI Gym 環境相容
相關
- 專案
- 專案
- 專案
- 專案