# shkrwnd/Deep-Reinforcement-Learning-for-Dynamic-Spectrum-Access

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shkrwnd/Deep-Reinforcement-Learning-for-Dynamic-Spectrum-Access, dépôt open source à 257 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters.

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [shkrwnd](https://repo.masters-masters.com/owners/shkrwnd) |
| Étoiles | 257 |
| Forks | 96 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2018 |
| Sujets | reinforcement-learning, networks, dqn, tensorflow, multi-agent-system, distributed |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [shkrwnd/Deep-Reinforcement-Learning-for-Dynamic-Spectrum-Access](https://github.com/shkrwnd/Deep-Reinforcement-Learning-for-Dynamic-Spectrum-Access) |

## Fiche du dépôt

Using multi-agent Deep Q Learning with LSTM cells (DRQN) to train multiple users in cognitive radio to learn to share scarce resource (channels) equally without communication

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