Deep-reinforcement-learning-with-pytorch学习资料汇总 - PyTorch实现的深度强化学习算法集合

Deep-reinforcement-learning-with-pytorch学习资料汇总

Deep-reinforcement-learning-with-pytorch是一个使用PyTorch实现经典和最新深度强化学习算法的开源项目。该项目旨在为人们学习深度强化学习算法提供清晰的PyTorch代码实现。

项目特点

• 实现了DQN、AC、ACER、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3等多种经典和前沿算法
• 代码结构清晰,易于学习和理解
• 持续更新维护,不断加入新的算法实现

安装指南

项目的主要依赖包括:

• python <= 3.6
• tensorboardX
• gym >= 0.10
• pytorch >= 0.4

可以通过以下命令安装依赖:

pip install -r requirements.txt

推荐使用Anaconda虚拟环境来管理依赖包。

算法实现

项目包含了以下深度强化学习算法的PyTorch实现:

• DQN (Deep Q-Network)
• Policy Gradient
• Actor-Critic
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• PPO (Proximal Policy Optimization)
• A2C (Advantage Actor-Critic)
• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• SAC (Soft Actor-Critic)
• TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)

每个算法都有详细的代码实现和训练结果展示。

参考论文

项目还提供了深度强化学习领域的重要参考论文列表,包括:

1. A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning
2. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
3. Continuous control with deep reinforcement learning
4. Proximal Policy Optimization Algorithms
5. Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor

学习资源

除了项目本身的代码实现,作者还推荐了一些优质的强化学习课程资源:

• OpenAI's spinning up
• David Silver's course
• Berkeley deep RL
• Practical RL
• Deep Reinforcement Learning by Hung-yi Lee

这些课程涵盖了从入门到进阶的强化学习知识,是很好的补充学习材料。

总之,Deep-reinforcement-learning-with-pytorch项目为深度强化学习初学者提供了一个很好的学习平台。通过研究其代码实现、阅读相关论文、观看推荐课程,相信你能快速入门这一前沿 AI 领域。