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Tensorflow implementation of Reinforcement Learning methods for Atari 2600.

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HyunwooOh/Reinforcement-Learning

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Reinforcement Learning

  • Tensorflow implementations of Reinforcement Learning methods for Atari 2600.
  • 강화학습의 유명한 알고리즘들을 구현했습니다.
  • Atari 2600 를 대상으로 실험할 수 있습니다.

Requirements

  • Python v3.6
  • tensorflow v1.4
  • OpenAI Gym v0.9

How to use

  • python3 main.py --game [game name] --model [model name]
    • [game name] : BreakoutDeterministic, Seaquest, etc. default : BreakoutDeterministic
    • [model name] : dqn, a3c etc. default : dqn
  • 자세한 설정은 main.py, Config.py 에서 조정할 수 있습니다.
  • dqn.py, drqn.py는 네트워크 클래스와 아타리에서의 학습을 할 수 있는 메소드로 이루어져 있습니다.
  • a3c.py는 네트워크 클래스와 아타리에서 학습을 진행하는 Worker 클래스, global 네트워크와 worker를 설정하고 학습을 시작하는 메소드로 이루어져 있습니다.

Contents

  • Value Based Reinforcement Learning
  • Policy Based Reinforcement Learning
  • To be added
    • DARQN
    • Asynchronous n-step Q-learning
    • PG, DPG, DDPG
    • NPG, TRPO, GAE, PPO

Note

  • NOTE.md 에 비고사항을 기록했습니다.

References

Releases

No releases published

Packages

No packages published

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