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rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
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Reinforcement Learning
Deep Q-Network
rl-agents
Value Iteration
Monte-Carlo Tree Search
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
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rl-agents: 强化学习算法的实现集合
3 个月前
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