튜토리얼

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딥 Q 러닝 (DQN) 으로 체육관의 달 착륙선 풀기

강화 학습 알고리즘 Deep Q Learning (DQN) 이 어떻게 작동하는지 알아보고 체육관의 달 착륙선을 푸는 데 적용해 보세요.

Serving Up Some Robotics: Setting Up a Tennis Environment in MuJoCo

Build a MuJoCo robot tennis simulation! Learn to set up a wall tennis environment, tackle physics/control challenges, understand its architecture, and improve it for robotics or reinforcement learning projects with MuJoCo

Mastering Robotic Manipulation with Reinforcement Learning: TQC and DDPG for Fetch Environments

Using reinforcement learning (RL), specifically Truncated Quantile Critics (TQC) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), to solve the Fetch environments in Gymnasium Robotics

PPO, SAC 및 DQN이 체육관의 달 착륙선에서 어떻게 작동하는지 비교

Gymnum의 Lunar Lander에서 다양한 온-폴리시 및 오프-폴리시 강화 학습 알고리즘이 어떻게 작동하는지 살펴보세요

Atari의 브레이크아웃이 포함된 모델 기반 강화 학습 (MBRL) 초보자 가이드

모델 기반 강화 학습 알아보기: Atari의 Breakout과 같은 작업에서 Python으로 환경 역학을 모델링하고 계획을 수립하여 샘플 효율적인 RL 에이전트를 구축하세요.

Michael Kudlaty



December 1, 2024