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#RLeXplore
RLeXplore: 加速内在驱动的强化学习研究
1 个月前
RLeXplore是一个统一的、高度模块化和即插即用的工具包,提供了8种代表性内在奖励算法的高质量可靠实现。它旨在为构建、计算和优化内在奖励模块提供统一和标准化的程序,从而加速内在驱动的强化学习研究。
RLeXplore
强化学习
内在激励
算法实现
模块化
Github
开源项目
1 个月前
相关项目
RLeXplore
RLeXplore是一个统一的模块化工具包,实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素,包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型,如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果,为内在动机强化学习研究提供了有力支持。
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