DQN-Atari-Agents

丰富DQN算法库，实现模块化训练与高效并行

DQN DDQN Rainbow Python Atari Github 开源项目

该项目提供了多种DQN算法的模块化训练方法，支持从原始像素或内存数据进行训练，并提高了训练速度。可选版本包括DDQN、Dueling DDQN等，可以通过组合Noisy layer、PER、多步目标等扩展为Rainbow算法。项目详细介绍了各类算法的使用方法及其在Atari和CartPole环境中的性能表现，适合用于研究和项目应用。

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介绍相关项目

DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现

A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习

DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。

rl-agents - 强化学习算法集：覆盖多种环境及应用

Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目

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。

rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法

ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习

本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法，包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行，适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题，欢迎贡献改进建议或代码。

autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合

DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习

DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。

pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现

GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN

Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习

本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。

Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例

DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目

本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。

agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库

GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习

TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。

drl-zh - 深度强化学习入门，从零开始实现经典算法

Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

相关项目

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