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可以直接用于训练、可视化和评估智能体的强化学习入门文件，无需编写任何代码。
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2021-2022学年，计算机科学系，Emanuele Rodolà教授的深度学习与应用人工智能课程项目
Deep RL agents for the MiniGrid 6 Rooms. Implements DQN, Double DQN, Huber Loss, Soft Updates, PER, and Actor-Critic. Best model solves 90% of episodes with improved training stability.
个人项目：在Minigrid环境中开发强化学习智能体
