DeepMind最新论文，新AlphaZero出世称霸棋界。
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视觉互动网络GoogleDeepmind的VisualInteractionNetworks的Tensorflow实现。
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己

模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

DeepMind强化进修中文讲义DeepMind强化进修中文讲义

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。