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專業RL research工具

專為高效與穩定性設計的RL research工具，是實現專業成果的不二選擇。

RL research

  • Vanilla Agents

    Vanilla Agents 提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 強化學習代理的實現，具有可自定義的訓練流程。
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    Vanilla Agents 是什麼？
    Vanilla Agents 是一個輕量級的 PyTorch 為基礎的框架，提供模組化且可擴展的核心強化學習代理實作。它支援 DQN、Double DQN、PPO 和 A2C 等演算法，並配備與 OpenAI Gym 兼容的可插拔環境封裝。用戶可以配置超參數、記錄訓練指標、保存檢查點並制圖學習曲線。程式碼架構清晰，非常適合研究原型設計、教育用途及新想法的基準測試。
    Vanilla Agents 核心功能
    • DQN 與 Double DQN 的實作
    • PPO 和 A2C 政策梯度代理
    • OpenAI Gym 環境封裝器
    • 可配置的超參數
    • 日誌與 TensorBoard 支援
    • 模型檢查點的存取與載入

  • MADDPG-Keras

    基於 Keras 的多智能體深度確定性策略梯度算法的實現，用於合作與競爭多智能體強化學習。
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    MADDPG-Keras 是什麼？
    MADDPG-Keras 通過在 Keras 中實現 MADDPG 算法，為多智能體強化學習研究提供完整框架。它支持連續動作空間、多個智能體和標準的 OpenAI Gym 環境。研究人員和開發者可以配置神經網絡結構、訓練超參數和獎勵函數，並通過內建的日誌和模型檢查點加速策略學習與基準測試。
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