分层强化学习代码分析

分层强化学习代码是用于实现分层强化学习算法的代码。在给出的引用中，引用提供了一个具体的代码实现，即基于PyTorch的Hierarchical-Actor-Critic (HAC)算法的代码。该代码库的GitHub地址为https://github.com/nikhilbarhate99/Hierarchical-Actor-Critic-HAC-PyTorch。

HAC算法是一种在原始DDPG算法基础上加入分层结构的改进。为了解决不同层之间非平稳性不能并行训练的问题，HAC算法引入了hindsight的思路，通过修改扩充经验回放池中的数据进行训练。这样可以更好地利用层次结构在分层强化学习中的优势。

如果您希望进行分层强化学习代码分析，可以参考引用中提供的GitHub代码库。在该代码库中，您可以找到具体的HAC算法实现，并进行深入的代码分析和理解。