RLTest是一个开源框架，专为测试强化学习算法而设计。它为开发者和研究人员提供了一套强大的工具，帮助他们在各种环境中评估和比较强化学习模型的性能。RLTest致力于提高强化学习算法的可重复性和测试覆盖率，确保模型在不同条件下都能稳定运行。 RLTest的核心功能包括： 环境模拟: RLTest支
WindowsPhone 18 次浏览
Web安全之强化学习与GAN，绝无仅有的资源，网上必须要花钱买，我就无私奉献吧
Python 22 次浏览
本资源集成了多个技术领域的项目源码，涵盖前端、后端开发、移动应用、操作系统、人工智能、物联网等。项目如STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus、RTOS等均已通过严格测试并确保可运行，功能验证无误后再发布。适合
C++ 19 次浏览
这是一个使用 TensorFlow.js 进行强化学习的框架。ReImproveJS 使用 JavaScript 创建强化学习环境，并使用 WebGL 进行计算。该框架支持 DQN 算法，并且用户可以轻松地更改为 A3C 或 Sarsa 等其他算法。
Typescript 26 次浏览
项目中运用强化学习算法，编写代码实现一个自动探索迷宫的机器人。机器人需避开陷阱，快速到达终点。可执行的动作包括向上、向右、向下、向左移动。根据不同情况，机器人会获得不同的奖励，如撞墙会得到负奖励，到达终点获得正奖励等。需要修改代码以实现Q Learning机器人，达成项目目标。
Python 24 次浏览
Android项目组件化学习demo,内容包含底层基础类模块，网络请求类模块，常用工具栏模块，多模块简单集成，内容简单，思想醇厚
Android 23 次浏览
研究了强化学习算法在Tetris游戏中的应用。具体而言，提出了一种新的基于强化学习的Tetris游戏训练方法，该方法使用深度神经网络作为价值函数逼近器，并通过强化学习算法对网络进行训练。实验结果表明，该方法在Tetris游戏中表现优异，能够达到人类专家的水平。
C 32 次浏览
强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题[1]。强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov D
Nodejs 18 次浏览