github上基于强化学习的知识图谱推理python代码有哪些

答: 在GitHub上，基于强化学习的知识图谱推理Python代码可以从以下项目中找到：DeepMind的Reinforcement Knowledge Graph（RKG）、Berkeley AI Research（BAIR）的Neural Symbolic Machines（NSM）、Stanford AI Lab（SAIL）的Neuro-Symbolic Program Synthesis（NSPS）和MIT的Neuro-Symbolic Concept Learner（NSCL）。

相关问题

github上如何运行python代码

在 GitHub 上运行 Python 代码可以有几种方法：

1. **使用在线 Jupyter Notebook 服务**：将代码上传到 GitHub 仓库后，可以通过使用在线 Jupyter Notebook 服务（如 Google Colab、Jupyter Notebook 或 Kaggle）来运行代码。这些服务提供了一个交互式环境，可以直接在浏览器中打开代码并执行。

2. **使用本地 Python 环境**：将代码克隆或下载到本地后，可以使用本地的 Python 环境来运行代码。确保已经在本地安装了 Python，并在命令行中导航到代码所在的文件夹。然后，可以使用以下命令运行代码：

   python filename.py

其中 `filename.py` 是要运行的 Python 文件的名称。

3. **使用在线 Python 解释器**：有一些在线平台（如 Repl.it、Glitch、Trinket 等）提供了一个在线的 Python 解释器，可以直接在浏览器中运行代码。将代码复制粘贴到这些平台上，然后点击运行按钮即可执行代码。

无论选择哪种方法，请确保已经安装了所需的依赖项和库，并按照代码中的说明进行配置。

强化学习的python代码

强化学习的Python代码可以在多个开源项目中找到。其中，有两个常用的项目是可以实现强化学习的Flappy Bird游戏。第一个代码地址是https://github.com/yenchenlin1994/DeepLearningFlappyBird，这个项目提供了一个使用深度学习的方法来训练Flappy Bird游戏的智能代理的代码。第二个代码地址是https://github.com/songrotek/DRL-FlappyBird，这个项目则是使用深度强化学习算法来训练Flappy Bird游戏的智能代理。

在这两个项目中，代码实现了强化学习算法的不同部分，包括输入值的预处理和奖励的计算。在强化学习中，智能体通过与环境的交互来学习，并通过奖励来指导学习过程。在代码中，可以看到对输入值的预处理和对奖励的计算，这些都是强化学习算法中重要的组成部分。

需要注意的是，这两个项目中的代码是用Python语言编写的，可以根据需要进行修改和扩展。强化学习的Python代码是相对复杂的，需要有一定的机器学习和编程经验才能理解和使用。因此，在使用这些代码之前，建议先学习强化学习的基本概念和算法，以及Python编程的基础知识。这样才能更好地理解和运用强化学习的Python代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python_强化学习_Q-Learning算法_二维迷宫游戏](https://blog.csdn.net/qq_30803353/article/details/114783723)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [强化学习及Python代码示例](https://blog.csdn.net/u011649885/article/details/75276392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python实现Q Learning强化学习(完整代码)](https://blog.csdn.net/pythonyanyan/article/details/128723323)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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