pytorch simpy 强化学习
时间: 2023-08-20 08:14:37 浏览: 200
强化学习算法:此存储库包含大多数基于pytorch实现的经典深度强化学习算法,包括-DQN,DDQN,Dualling Network,DDPG,SAC,A2C,PPO,TRPO。 (更多算法仍在进行中)
PyTorch是一个具有张量和动态神经网络,并具有强大GPU加速能力的深度学习框架[1]。它是一个用于构建和训练神经网络的开源库,可以在Python中使用。而SimPy是一个用于离散事件仿真的Python库,它可以用于建模和模拟各种系统[3]。强化学习是一种机器学习方法,它通过与环境进行交互来学习如何做出最优决策。在PyTorch中,可以使用强化学习算法来训练神经网络模型,以使其能够在给定环境下做出最优的决策[2]。因此,PyTorch和SimPy可以结合使用来进行强化学习任务的建模和训练。
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