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专为PyTorch打造的强化学习框架machin，已实现包括DQN、DDPG、A2C、PPO、SAC、MADDPG、A3C、APEX及IMPALA在内的多种算法
资源介绍
可读，可重用，可扩展
Machin是为pytorch设计的增强库。
支持的型号
任何事物，包括循环网络。
支持的算法
当前，Machin已实现以下算法，该列表仍在增长：
单代理算法：
多主体算法：
大规模并行算法：
增强功能：
支持的算法：
进化策略
基于模型的方法
特征
1.可读
与其他强化学习库（例如著名的 ， 和。 Machin尝试仅提供RL算法的简单明了的实现。
Machin中的所有算法均以最小的抽象设计，并具有非常详细的文档以及各种有用的教程。
2.可重复使用
Machin采用与pytorch类似的方法，将算法和数据结构封装在自己的类中。 用户无需设置一系列data collectors ， trainers ， runners ， samplers ...即可使用它们，只需导入即可。
模型上的唯一限制是它们的输入/输出格式，但是，这些限制很小，可以轻松地使算法适