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包含在内的强化学习算法集，采用Python-PyTorch实现。

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简介：
PyTorch构建的强化学习算法集合，旨在提供一个灵活且高效的平台，用于研究和开发各类强化学习模型。 这些算法集涵盖了多种常见的强化学习技术，并针对PyTorch框架进行了优化实现，方便开发者进行实验和应用。

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  • 基于Python和PyTorch的强化学习算法集合
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  • Python中强化学习算法的实现
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  • Pytorch下的强化学习算法实现全家桶
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    本项目提供了基于PyTorch框架下多种在线强化学习算法的完整实现代码，包括但不限于DQN、DDPG等十一种经典模型。每种算法都经过详细设计与调试，可直接应用于实际问题解决中。 这个资源包含了一个使用 PyTorch 实现的11种常见在线强化学习算法的代码集合。每个算法都有独立的文件夹，并且可以单独运行以测试其在不同环境中的性能。以下是该资源中包括的具体算法： 1. Q-learning 2. SARSA 3. DQN (Deep Q-Network) 4. Double-DQN 5. Dueling-DQN 6. PG (Policy Gradient) 7. AC (Actor-Critic) 8. PPO (Proximal Policy Optimization) 9. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 10. TD3 (Twin Delayed DDPG) 11. SAC (Soft Actor-Critic)
     
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    本教程深入浅出地介绍了如何使用PyTorch进行深度强化学习模型的构建与训练，适合希望掌握前沿技术的数据科学家和机器学习爱好者。 此仓库包含大多数经典的深度强化学习算法，包括DQN、DDPG、A3C、PPO和TRPO。更多的算法仍在开发中。
     
  • PyTorch-ActorCriticRL: 连续动作强化学习中DDPG算法的PyTorch实现
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    简介：本项目为连续动作空间下的强化学习提供了基于PyTorch框架的DDPG算法实现，适用于各类动态环境中的智能体控制任务。 PyTorch-ActorCriticRL 是一个使用 PyTorch 实现的连续动作 actor-critic 算法框架。该算法采用 DeepMind 的深度确定性策略梯度（DDPG）方法来更新演员网络与评论者网络，并在执行确定性策略的同时于连续动作空间中进行探索。 具体来说，DDPG 是一种基于策略梯度的方法，它利用随机行为策略来进行探索，在这种情况下是使用了 Ornstein-Uhlenbeck 方法。同时输出一个确定性的目标策略，这使得学习过程更加稳定和有效。 政策估算（演员部分）：Actor 网络由三层神经网络构成，该网络接收状态输入，并输出应该执行的动作 a 作为 Pi 的结果。 政策评估（批评者部分）：评论者网络同样包含三层结构的神经网络，它接受状态 s 和相应的动作 a 输入，然后计算出 Q(s, a) 表示的状态-动作值函数。 演员优化的目标是通过最小化损失来调整策略： \[ \min -Q(s,\pi (s)) \] 对于批评者的优化，则旨在减少如下形式的损失以改进价值估计： \[ L2(r + \gamma * Q(s,\pi_{target}(s))) - Q(s,a) \] 这里，\(r\) 是即时奖励，而 \(γ\) 则是折扣因子。
     
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    本项目采用Python及PyTorch框架，专注于深度强化学习领域，涵盖多种经典算法及其自定义环境的实现，为初学者和进阶者提供实践平台。 该存储库包含了使用PyTorch实现的深度强化学习算法及环境。其中实现了具有固定Q目标的深度Q网络（DQN）、双重DQN（DDQN）以及带有优先体验回放机制的DDQN，还有决斗架构下的DDQN和REINFORCE算法、确定性策略梯度方法。