Softlearning is a reinforcement learning framework for training maximum entropy policies in continuous domains. Includes the official implementation of the Soft Actor-Critic algorithm.
soft-actor-critic 开源项目推荐(235 个)
soft-actor-critic 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 235 个仓库PyTorch implementation of Soft Actor-Critic (SAC), Twin Delayed DDPG (TD3), Actor-Critic (AC/A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), QT-Opt, PointNet..
深度强化学习算法框架下的 32 个项目:Q-learning、DQN、PPO、DDPG、TD3、SAC、A2C 等。每个项目都提供详细的训练日志。
PyTorch implementation of soft actor critic
JAX (Flax) implementation of algorithms for Deep Reinforcement Learning with continuous action spaces.
Reinforcement Learning for real-time applications
本仓库包含了大部分基于pytorch实现的经典深度强化学习算法,包括:DQN、DDQN、Dueling Network、DDPG、SAC、A2C、PPO、TRPO。(更多算法仍在开发中)
用于构建深度强化学习智能体的 PyTorch 库。
深度强化学习路径规划, SAC路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch,激光雷达Lidar避障,激光雷达仿真,Adaptive-SAC
PyTorch implementation of Soft Actor-Critic (SAC)
RAD:使用增强数据的强化学习
lagom: A PyTorch infrastructure for rapid prototyping of reinforcement learning algorithms.
DeepRL algorithms implementation easy for understanding and reading with Pytorch and Tensorflow 2(DQN, REINFORCE, VPG, A2C, TRPO, PPO, DDPG, TD3, SAC)
Deep Reinforcement Learning in C#
PyTorch 实现了软演员-批判和优先体验重放(PER)+ 强调近期体验(ERE)+ 孟乔森 RL + D2RL 及并行环境。
Implementation of reinforcement learning approach to make a car learn to drive smoothly in minutes
PyTorch implementation of Soft Actor-Critic + Autoencoder(SAC+AE)
A pytorch tutorial for DRL(Deep Reinforcement Learning)
SUNRISE:深度强化学习中集成学习的简单统一框架
JAX implementation of deep RL agents with resets from the paper "The Primacy Bias in Deep Reinforcement Learning"
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/soft-actor-critic。
- 该话题在 GitHub 上共有 235 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 1.2 万 Star,覆盖 3 种主要语言,数据更新于 2026-11-08。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。