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大规模并行深度强化学习
一个简洁、健壮且统一的PyTorch实现，涵盖了流行的深度强化学习(DRL)算法，包括Q学习、双重DDQN、优先经验回放(PER)、C51、噪声DQN、近端策略优化(PPO)、深度确定性策略梯度(DDPG)、TD3、软演员评论家(SAC)和优势学习(ASL)。
Q学习家族算法的实现。实现包括：DQN、DDQN、双重DQN、PER+DQN、噪声DQN、C51
基于PyTorch的个性化莫罗包络联合学习(pFedMe) (NeurIPS 2020)
基于PyTorch的软演员评论家(SAC)算法实现，并结合优先经验回放(PER)、强调近期经验(ERE)、Munchausen强化学习(Munchausen RL)以及分布式强化学习(D2RL)和并行环境。
一款用于深度学习研究的即时战略游戏
通过辅助单元快速神经网络架构搜索紧凑型语义分割模型的代码，CVPR '19
强化学习的路线图与论文评审
一个基于PyTorch的餐厅推荐系统，使用了深度强化学习框架DRR (包含深度确定性策略梯度算法DDPG，优先经验回放PER和概率矩阵分解PMF)。
基于OpenAI Gym框架的DDPG（深度确定性策略梯度）算法Keras实现，并可选用PER（优先经验回放）
基于OpenAI Gym框架，使用Keras实现TD3（双延迟DDPG）算法，并可选使用PER（优先经验回放）
易于阅读和理解的强化学习算法实现
使用 Core ML 的 MLComputePlan 进行每个操作的性能分析
深度强化学习学习过程中的代码实现
深入学习高级量化技术。学习如何实现和定制线性量化函数，测量量化误差，并使用PyTorch压缩模型权重，从而构建高效易用的AI模型。
这项工作中，我们扩展了FGSM方法，提出了多步对抗扰动（MSAP）方法，以研究推荐系统在强大攻击方法下的鲁棒性。在扰动幅度固定的情况下，我们证明了与FGSM相比，MSAP对BPR-MF推荐性能的破坏性更大。
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