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CrossQ-深度强化学习中的批归一化

CrossQ项目旨在通过在深度强化学习中应用批归一化技术,提高样本效率并简化模型设计,助力研究者和开发者更有效地构建和训练强化学习模型。

CrossQ项目旨在通过在深度强化学习中应用批归一化技术,提高样本效率并简化模型设计,助力研究者和开发者更有效地构建和训练强化学习模型。
CrossQ的特点:
1. 提高样本效率
2. 简化深度强化学习模型

CrossQ的功能:
1. 用于训练强化学习模型
2. 优化神经网络的收敛速度

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