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基于PyTorch的深度强化学习算法模块化实现
只需彩虹！从DQN到Rainbow的逐步教程
简洁的 PyTorch 实现的强化学习算法，包括 REINFORCE、A2C、DQN、PPO（离散和连续）、DDPG、TD3 和 SAC。
包含用PyTorch编写的、高质量的深度强化学习算法实现。
使用 TensorFlow2 实现各种流行的深度强化学习算法的简易示例
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日出：深度强化学习中一种简单统一的集成学习框架
使用PyTorch实现的深度强化学习算法集合，用于解决雅达利游戏和经典控制任务，例如CartPole、LunarLander和MountainCar。
DQN-Atari-Agents：一个模块化且并行的PyTorch实现，包含多个DQN智能体，例如DDQN、Dueling DQN、Noisy DQN、C51、Rainbow和DRQN。
基于 TensorFlow 1.x 的 TD3、SAC、IQN、Rainbow、PPO、Ape-X 等算法
用于实验的高质量深度强化学习算法实现
用于强化学习的可定制统一物理模拟 (CUPS)。实验在 ai2thor 环境 (http://ai2thor.allenai.org/) 上运行，例如使用 A3C、RainbowDQN 和 A3C_GA（门控注意力多模态融合）进行面向任务的语言落地（任务由自然语言指令指定），例如“拿起杯子，否则……”。
这个仓库包含一系列我创建的 Google Colab 笔记本，旨在帮助人们深入学习深度强化学习。这些笔记本包含不同算法的理论讲解和代码实现。
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基于PyTorch深度强化学习的交通信号控制
基于OpenAI的深度强化学习基准模型。包含更多算法，例如Rainbow：深度强化学习改进的结合。
使用TF-Agents在CARLA模拟器中实现自动驾驶代理
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