stable-baselines3
Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium environments. For high-performance parallel training, multi-agent systems, or custom vectorized environments, use pufferlib instead.
Informations de source
- Dépôt
- synthetic-sciences/openscience
- Dernière activité de la source
- 16 septembre 2026 à 06:26
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 4 370
- Forks
- 550
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Instructions source · Aperçu en lecture seule| name | stable-baselines3 |
|---|---|
| description | Production-ready reinforcement learning algorithms (PPO, SAC, DQN, TD3, DDPG, A2C) with scikit-learn-like API. Use for standard RL experiments, quick prototyping, and well-documented algorithm implementations. Best for single-agent RL with Gymnasium environments. For high-performance parallel training, multi-agent systems, or custom vectorized environments, use pufferlib instead. |
