minimalRL

minimalrl-pytorch

Implementasi algoritma RL dasar dengan garis kode minimal! (Berbasis Pytorch)

• Setiap algoritma selesai dalam satu file.

• Panjang setiap file hingga 100 ~ 150 baris kode.

• Setiap algoritma dapat dilatih dalam waktu 30 detik, bahkan tanpa GPU.

• Envs ditetapkan untuk "cartpole-v1". Anda bisa fokus pada implementasi.

Algoritma

1. Buat (67 baris)
2. Vanilla Actor-Critic (98 Lines)
3. DQN (112 baris, termasuk memori replay dan jaringan target)
4. PPO (119 baris, termasuk GAE)
5. DDPG (145 baris, termasuk kebisingan OU dan pembaruan target lunak)
6. A3C (129 baris)
7. Acer (149 baris)
8. A2C (188 baris)
9. Sac (171 baris) ditambahkan !!
10. PPO-Continuous (161 baris) ditambahkan !!
11. Vtrace (137 baris) ditambahkan !!
12. Ada saran ...?

Dependensi

1. Pytorch
2. Openai Gym (> 0,26.2 Penting !! Tidak lagi mendukung untuk versi sebelumnya)

Penggunaan

 # Works only with Python 3.
# e.g.
python3 REINFORCE.py
python3 actor_critic.py
python3 dqn.py
python3 ppo.py
python3 ddpg.py
python3 a3c.py
python3 a2c.py
python3 acer.py
python3 sac.py