# Nasdin/ReinforcementLearning-AtariGame

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Nasdin/ReinforcementLearning-AtariGame, dépôt open source à 196 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Pytorch LSTM RNN for reinforcement…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [Nasdin](https://repo.masters-masters.com/owners/Nasdin) |
| Étoiles | 196 |
| Forks | 38 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | BSD-3-Clause |
| Création | 2017 |
| Sujets | a3c, a3c-lstm, pytorch, openai-gym, reinforcement-learning, universe, lstm, adam, rmsprop, reinforcement-learning-algorithms |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [Nasdin/ReinforcementLearning-AtariGame](https://github.com/Nasdin/ReinforcementLearning-AtariGame) |

## Fiche du dépôt

Pytorch LSTM RNN for reinforcement learning to play Atari games from OpenAI Universe. We also use Google Deep Mind's Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) Algorithm. This is much superior and efficient than DQN and obsoletes it. Can play on many games

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

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