在传统的policy optimization强化学习中，通常会手加一个动作熵作为探索项，然后对该项的权重因子调参以达到增加探索的目的。然而“In practi...
In this paper, we aim to make VAEs great again by architecture design. We propos...
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.06764.pdf
谷歌足球（Google Research Football）是Google Brain 开发的一个足球仿真策略游戏。
SQN是Soft Q Network的缩写，是基于Q-value的强化学习算法，"Soft"指代的是熵正规化（ entropy regularization ）...
原脑图文件 链接: https://pan.baidu.com/s/13KsqtDLJTsXDS7VOUEweWw 提取码: h3as
原脑图文件链接: https://pan.baidu.com/s/1AkU2ktwogrCAup6vwlKPvQ 提取码: jzib
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforc...
We propose a brand-new formulation of capacitated vehicle routing problem (CVRP)...
This package offers a general, well-documented and tested implementation of the ...
https://github.com/cair/convolutional-tsetlin-machine
https://github.com/cair/pyTsetlinMachineParallel#interpretability-demo
我们先看算法的核心部分：model，包含了TensorFlow建图，计算loss，训练和测试。
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。...
强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。并行化可以使单机多cpu的资源得到充分利用，并行化也可以将算法中各个部分独立运行，从而提高运行效率，如将环境交互部分...
With an overall view of VAE, we can extend standard VAE loss in the reconstructi...
先来一道经典的智商测试题，根据左边八个小方块的规律从右边的六个小方块中选出一个填补空缺。
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Message Passing Interface (MPI) is a standardized and portable message-passing s...
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