精选DRL算法工具汇总：优化决策过程的必备资源
Deep Reinforcement Learning (DRL) 算法在 PyTorch 中的实现与应用
本文详细介绍了多种流行的深度强化学习算法在PyTorch中的实现,包括Q-learning、DQN、PPO、DDPG、TD3和SAC等。文章还探讨了这些算法的原理、优缺点以及在实际问题中的应用,为读者提供了全面而深入的DRL算法学习指南。
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ElegantRL: 一个高效、可扩展的深度强化学习库
ElegantRL是一个基于PyTorch实现的开源深度强化学习库,具有云原生、可扩展、轻量级和高效等特点,支持大规模并行训练,适用于各种单智能体和多智能体强化学习任务。
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