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Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
Deep Learning papers reading roadmap for anyone who are eager to learn this amazing tech!
ikostrikov / pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
PyTorch implementation of Advantage Actor Critic (A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), Scalable trust-region method for deep reinforcement learning using Kronecker-factored approximation (ACKTR) and Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL).
pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打可伸缩。
目前累计 3.9k star、841 fork，主要语言为 Python，项目始于 2017 年，采用 MIT 许可。最近状态：已有一段时间未更新。适合：想补齐某块知识的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 是一个以 Python 为主的开源项目，目前累计 3.9k star、841 fork，较长时间未更新。主要方向：a2c、acktr、actor-critic、advantage-actor-critic、ale、atari。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。a2cacktractor-criticadvantage-actor-criticaleataricontinuous-control深度学习deep-reinforcement-learninghessiankfackronecker-factored-approximation
README
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