# ChenglongChen/pytorch-DRL

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ChenglongChen/pytorch-DRL, dépôt open source à 619 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. PyTorch implementations of various Deep Reinforcement…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [ChenglongChen](https://repo.masters-masters.com/owners/ChenglongChen) |
| Étoiles | 619 |
| Forks | 109 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | MIT |
| Création | 2017 |
| Sujets | pytorch, deep-reinforcement-learning, multi-agent, deep-q-network, actor-critic, advantage-actor-critic, a2c, proximal-policy-optimization, ppo, deep-deterministic-policy-gradient |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [ChenglongChen/pytorch-DRL](https://github.com/ChenglongChen/pytorch-DRL) |

## Fiche du dépôt

PyTorch implementations of various Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms for both single agent and multi-agent.

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## Autres dépôts de ChenglongChen

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- [ChenglongChen/kaggle-HomeDepot · ★ 469 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ChenglongChen/kaggle-HomeDepot)
- [ChenglongChen/tensorflow-XNN · ★ 284 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/ChenglongChen/tensorflow-XNN)
- [ChenglongChen/tensorflow-DSMM · ★ 230 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/ChenglongChen/tensorflow-DSMM)
- [ChenglongChen/tensorflow-LTR · ★ 230 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/ChenglongChen/tensorflow-LTR)

## D’autres dépôts Python

- [NVlabs/GraspGen · ★ 619 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/NVlabs/GraspGen)
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- [JelmerT/cc2538-bsl · ★ 619 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/JelmerT/cc2538-bsl)
- [cclauss/Ten-lines-or-less · ★ 619 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/cclauss/Ten-lines-or-less)
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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.