# MishaLaskin/curl

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MishaLaskin/curl, dépôt open source à 607 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. CURL: Contrastive Unsupervised Representation Learning for…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [MishaLaskin](https://repo.masters-masters.com/owners/MishaLaskin) |
| Étoiles | 607 |
| Forks | 92 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | MIT |
| Création | 2020 |
| Sujets | deep-learning, contrastive-loss, contrastive-learning, contrastive-predictive-coding, deep-reinforcement-learning, deep-rl, reinforcement-learning, reinforcement-learning-algorithms, curl, sac |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [MishaLaskin/curl](https://github.com/MishaLaskin/curl) |

## Fiche du dépôt

CURL: Contrastive Unsupervised Representation Learning for Sample-Efficient Reinforcement Learning

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

## Autres dépôts de MishaLaskin

- [MishaLaskin/vqvae · ★ 913 · Jupyter Notebook · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/MishaLaskin/vqvae)
- [MishaLaskin/rad · ★ 414 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/MishaLaskin/rad)

## D’autres dépôts Python

- [SulgX/SulgX-Panel · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/SulgX/SulgX-Panel)
- [Luisacaotica/ComfyUI-MiniMaxH3Mod · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/Luisacaotica/ComfyUI-MiniMaxH3Mod)
- [hezhanleiok/gate · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/hezhanleiok/gate)
- [arthurdejong/python-stdnum · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/arthurdejong/python-stdnum)
- [vpnguy-zz/ntpdos · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/vpnguy-zz/ntpdos)
- [yahoo/redislite · ★ 607 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/yahoo/redislite)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.