Deep-reinforcement-learning-with-pytorch学习资料汇总
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch是一个使用PyTorch实现经典和最新深度强化学习算法的开源项目。该项目旨在为人们学习深度强化学习算法提供清晰的PyTorch代码实现。
项目特点
- 实现了DQN、AC、ACER、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3等多种经典和前沿算法
- 代码结构清晰,易于学习和理解
- 持续更新维护,不断加入新的算法实现
安装指南
项目的主要依赖包括:
- python <= 3.6
- tensorboardX
- gym >= 0.10
- pytorch >= 0.4
可以通过以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt
推荐使用Anaconda虚拟环境来管理依赖包。
算法实现
项目包含了以下深度强化学习算法的PyTorch实现:
- DQN (Deep Q-Network)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
- DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
- PPO (Proximal Policy Optimization)
- A2C (Advantage Actor-Critic)
- A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
- SAC (Soft Actor-Critic)
- TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)
每个算法都有详细的代码实现和训练结果展示。
参考论文
项目还提供了深度强化学习领域的重要参考论文列表,包括:
- A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning
- Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
- Continuous control with deep reinforcement learning
- Proximal Policy Optimization Algorithms
- Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor
学习资源
除了项目本身的代码实现,作者还推荐了一些优质的强化学习课程资源:
- OpenAI's spinning up
- David Silver's course
- Berkeley deep RL
- Practical RL
- Deep Reinforcement Learning by Hung-yi Lee
这些课程涵盖了从入门到进阶的强化学习知识,是很好的补充学习材料。
总之,Deep-reinforcement-learning-with-pytorch项目为深度强化学习初学者提供了一个很好的学习平台。通过研究其代码实现、阅读相关论文、观看推荐课程,相信你能快速入门这一前沿 AI 领域。
