UC Berkeley CS294-112 Fall 2018 编程作业 PyTorch版

2024年1月14日 180次阅读来源: KuNya

自AlphaGo横空出世后，强化学习，特别是深度强化学习受到了越来越多人的关注。除强化学习本领域外，深度强化学习也开始作为一种新的工具在其他的研究领域（如NLP）内开始发挥自己的力量。了解并实现一些经典的深度强化学习算法，已经成了了解某些研究方向最新进展的基本需要。

由 UC Berkeley 大学开设的 CS 294-112 Deep Reinforcement Learning 就是全面介绍深度强化学习基础的一们很好的课程。本课程同时配有课件、课程录像以及编程作业，是学习强化学习算法很好的资源。

介于 CS 294 中编程作业的官方下发代码多由 TensorFlow 实现，这在一定程度上增加了使用这些作业的前置要求。因此，我们用 PyTorch 将编程作业的部分代码重新实现，并且发布到了 GItHub 上供大家使用。

我们的代码基于 CS 294 最新一季（Fall 2018）的编程作业，目前已经完成了以下部分的工作：

同时，我们也提供了我们自己写的解答：KuNyaa/berkeleydeeprlcourse-homework-pytorch-solution

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    原文作者：KuNya
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