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Actor-Critic网络的Matlab实现.zip

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简介：
该资源包包含了使用Matlab语言实现的Actor-Critic算法代码，适用于强化学习领域中智能体决策策略的学习与优化。 actor-critic网络的Matlab源码可以作为参考进行学习使用。

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  • Actor-Critic网络的Matlab实现.zip
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    该资源包包含了使用Matlab语言实现的Actor-Critic算法代码，适用于强化学习领域中智能体决策策略的学习与优化。 actor-critic网络的Matlab源码可以作为参考进行学习使用。
     
  • 基于TensorFlow的Soft Actor-Critic(SAC)算法实现
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现了软演员评论家（SAC）算法，一种先进的深度强化学习方法，用于解决复杂的决策问题。 Soft Actor-Critic（SAC）算法的TensorFlow实现是深度强化学习中用于连续动作控制的经典方法之一。
     
  • 基于Python的强化学习Actor-Critic算法实现
    优质
    本项目采用Python语言实现了经典的强化学习Actor-Critic算法，通过智能体与环境的交互学习最优策略，适用于解决多种决策问题。 基于Python的强化学习actor-critic算法实现。
     
  • 基于Actor-Critic网络的小车倒立摆强化学习模型
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    本研究提出了一种基于Actor-Critic架构的强化学习算法，应用于小车倒立摆系统中，有效提升了系统的稳定性和控制精度。 小车倒立摆（Cartpole）问题是入门强化学习的经典项目。解决这一问题可以使用基于价值的DQN、基于策略的Reinforce方法，以及结合两者优势的Actor-Critic模型。本代码复现了Actor-Critic模型，具有以下特点： 1. 结构清晰且注释详尽。 2. 代码简洁明了，没有冗余部分。 3. 支持环境可视化和实时绘制奖励曲线及网络训练曲线，直观展示学习过程。 4. 是理解actor-critic结构的良好教学材料。 5. 使用纯torch架构编写，适合对PyTorch有一定了解的学习者。
     
  • Actor-Critic：深度强化学习
    优质
    Actor-Critic是一种结合了策略梯度方法与值函数评估的方法，在深度强化学习中用于训练智能体以优化其行为策略。 Actor-Critic 异步优势 Actor-Critic (A3C) 路径导数策略梯度
     
  • 关于Policy Gradient和Actor Critic的基础代码
    优质
    本代码库提供了Policy Gradient及Actor-Critic算法的基础实现，适用于初学者学习强化学习中的策略优化方法。 附件包含了有关policy gradient和actor critic的基础代码，并且可以正常运行，有助于理解这三种算法：policy gradient、actor critic以及advantage actor critic。
     
  • Matlab中的Actor-Critic应用实例：连续状态空间与离散动作
    优质
    本文章详细探讨了在Matlab环境下Actor-Critic算法的应用，着重于处理连续状态空间和离散行动选择问题，提供了一个实用的学习案例。 Matlab中的Actor-Critic算法应用于连续状态空间和离散动作的简单示例。