Code for the paper "Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning", Paper Url: https://arxiv.org/abs/1703.03864
最近更新: 2年前论文“ES-MAML: Simple Hessian-Free Meta Learning”的官方原作者代码; 论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.01215 代码原地址:https://github.com/google-research/google-research
最近更新: 2年多前Google公司为reinforcement learning算法推出的分布式经验池框架,底层实现为Google的 Protocol Buffer以及gRpc。由于该框架主要为Google的TensorFlow框架以及Google推出的其它各种reinforcement learning框架服务,因此该框架相关文档较少,可用性较差。
最近更新: 接近3年前tensorflow官方给出的reinforcement learning框架,该框架设计过于复杂现已停止维护,但是由于其作为Google官方推出的强化学习框架还是有一定学习价值的,原地址:https://github.com/tensorflow/agents
最近更新: 接近3年前Reinforcement Learning经典论文《IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance WeightedActor-Learner Architectures》的Deepmind官方实现,TensorFlow框架的。
最近更新: 3年前网上找到的一个外国小哥写的DQN及扩展变体算法的代码库。小哥的个人主页:https://by571.github.io/,Github地址:https://github.com/BY571
最近更新: 3年多前OpenAI Baselines: high-quality implementations of reinforcement learning algorithms
最近更新: 接近4年前About Tools for generating mini-ImageNet dataset and processing batches https://mtl.yyliu.net/download/
最近更新: 4年前Extremely Fast End-to-End Deep Multi-Agent Reinforcement Learning Framework on a GPU
最近更新: 4年前