rl-atari

T

Serendipity ed0822966b feat(训练): 添加并行环境DQN训练脚本和Jupyter笔记本

- 新增 train_parallel.py 脚本，使用 AsyncVectorEnv 并行运行多个Atari环境
- 添加配套的 Jupyter 笔记本 train_parallel.ipynb 用于交互式训练
- 在 utils.py 的 wrapper 中修复 observation_space 定义，确保与预处理后的观测形状一致
- 删除旧的压缩文件 CW2_DQN_SpaceInvaders.zip
- 新增图片文件 image.png

并行训练器通过批量GPU推理和异步环境步进显著提升数据收集速度，适合在多核服务器环境下运行。包含完整的超参数配置、进度监控和模型保存功能。

2026-05-03 16:29:14 +08:00

CW1_id_name

feat: 重构项目结构并添加向量化PPO训练与评估脚本

2026-05-02 13:44:08 +08:00

外教课

docs: 添加课程资料与更新作业要求文档

2026-05-01 09:47:09 +08:00

强化学习个人课程作业报告

feat: 重构项目结构并添加向量化PPO训练与评估脚本

2026-05-02 13:44:08 +08:00

强化学习个人项目报告/docs

feat: 更新Atari项目报告并添加训练曲线生成功能