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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)。
PyTorch深度强化学习教程
用于学习的深度强化学习代码。目前仅包含以下算法的代码：DQN、C51、QR-DQN、IQN、QUOTA。
基于 TensorFlow 2.0 的强化学习基线实现
基于Keras的C51分布式深度Q网络
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。
深度强化学习算法的简单实现
一个基于 PyTorch 的深度强化学习算法库
一个用于学习强化学习的深度Q网络项目。
