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Rainbow算法使用PyTorch实现，并于Pong游戏中进行了测试(源码)。

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简介：
通过运用PyTorch框架，成功地实现了彩虹算法，并对其性能进行了在Pong游戏中的测试验证。

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  • Rainbow算法的PyTorch实现及Pong游戏测试-源码
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  • 使用 PyTorch 进行文本分类实现
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    本项目采用PyTorch框架实现文本分类任务，通过深度学习模型对大量文本数据进行训练，以达到准确分类的目的。 文本分类的标准代码使用Pytorch实现的数据集包括IMDB、SST和Trec。模型方面则涵盖了FastText、BasicCNN（KimCNN, MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN）、InceptionCNN、LSTM（BILSTM, StackLSTM）、带注意力机制的LSTM（Self Attention / Quantum Attention）、结合了CNN与RNN的混合模型（RCNN, C-LSTM），以及Transformer和Attention is all you need等。此外还有ConS2S、Capsule及量子启发式神经网络等多种模型。
     
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