github强化学习代码
时间: 2023-11-06 19:03:08 浏览: 33
强化学习的相关代码可以在以下GitHub链接中找到:https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning。
这个GitHub库包含了许多文件夹,每个文件夹对应教材的一个或多个章节。除了练习和解决方案,每个文件夹中还包含了学习目标、基础概念摘要以及相关链接。这些代码将帮助你更好地理解和学习强化学习。
相关问题
github 强化学习 pycharm运行
如果您要在 PyCharm 中运行强化学习程序,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装必要的 Python 库,如 Tensorflow、PyTorch、Keras、Gym 等。
2. 在 PyCharm 中创建一个新的项目,并设置 Python 解释器。
3. 将您的强化学习代码添加到项目中,并确保所有依赖项已正确导入。
4. 在 PyCharm 中配置运行配置。选择您的主程序,并设置命令行参数。
5. 运行您的程序。
如果您遇到任何问题,可以参考 PyCharm 的官方文档或者在 StackOverflow 上寻求帮助。
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。