Khrylx/PyTorch-RL
این پروژه یک پیاده‌سازی تمیز و کارآمد از روش‌های یادگیری تقویتی عمیق با استفاده از PyTorch است.
کاربرد:
این کتابخانه برای پیاده‌سازی و آزمایش الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری تقویتی مثل TRPO، PPO، A2C و همچنین GAIL (یادگیری تقلید مولد مخالفانه) مناسب است.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی به دنبال یک کد تمیز، قابل فهم و قابل توسعه برای تحقیقات یا آزمایش الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در محیط‌های شبیه‌سازی شده (مثل MuJoCo یا Gym) هستید، این پروژه گزینه عالی‌ایه.
چند مثال از موارد استفاده:
- آموزش عامل‌های هوشمند برای راه رفتن، دویدن یا بالانس در محیط‌های فیزیکی شبیه‌سازی شده
- استفاده از GAIL برای یادگیری رفتار از طریق دموهای انسانی (مثل رانندگی یا کنترل ربات)
- مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف Policy Gradient در تسک‌های پیچیده
- توسعه الگوریتم‌های جدید با استفاده از پیاده‌سازی سریع Fisher vector product در TRPO
- ##DeepReinforcementLearning
- ##PyTorch
- ##PPO
- ##TRPO
- ##A2C
- ##GAIL
- ##ImitationLearning
- ##MachineLearning
- ##AIResearch
- ##Robotics