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Référence Deep RL : algorithmes, méthode et débogage v1.0.0

Utilisez cette ressource pour comprendre ou déboguer un algorithme d'apprentissage par renforcement profond

Nouveau

  • 539 téléchargements
  • 220 mentions J'aime
  • 106 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install deep-rl-reference

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent applique les cadres de Spinning Up : processus de décision markoviens, taxonomie des algorithmes sans modèle, gradient de politique, six algorithmes de référence (VPG, TRPO, PPO, DDPG, TD3, SAC) et règles pour des expériences à plusieurs graines. Il ne charge que le chapitre utile.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Référence Deep RL : algorithmes, méthode et débogage »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : cadres de base, taxonomie des algorithmes et index des chapitres
  • chapters/ : douze chapitres, de l'installation aux articles clés et aux exercices

Pour qui

  • Votre agent PPO n'apprend pas et vous ne voyez pas pourquoi
  • Vous voulez comprendre la différence entre optimisation de politique et Q-learning

Pas pour qui

    Étiquettes

    • apprentissage par renforcement
    • PPO
    • SAC
    • débogage

    À propos

    Vous dites

    « Explique-moi pourquoi mon PPO ne converge pas et quels points vérifier dans la fonction de perte. »

    Carte de la skill « Référence Deep RL : algorithmes, méthode et débogage »

    Skill publiée par alirezarezvani sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de comprendre ou déboguer un algorithme d'apprentissage par renforcement profond
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • chapters/ch01-introduction.md6,1 Ko
    • chapters/ch02-installation.md3,9 Ko
    • chapters/ch03-algorithm-lineup.md5,8 Ko
    • chapters/ch04-running-experiments.md6,2 Ko
    • chapters/ch05-experiment-outputs.md4,6 Ko
    • chapters/ch06-plotting-results.md3,9 Ko
    • chapters/ch07-key-concepts-in-rl.md8 Ko
    • chapters/ch08-kinds-of-rl-algorithms.md8,1 Ko
    • chapters/ch09-intro-to-policy-optimization.md8,7 Ko
    • chapters/ch10-spinning-up-as-a-researcher.md10,3 Ko
    • chapters/ch11-key-papers-in-deep-rl.md4,6 Ko
    • chapters/ch12-exercises.md5,5 Ko
    • chapters/ch13-benchmarks.md5 Ko
    • chapters/ch14-vpg.md4,9 Ko
    • chapters/ch15-trpo.md6 Ko
    • chapters/ch16-ppo.md7 Ko
    • chapters/ch17-ddpg.md7,5 Ko
    • chapters/ch18-td3.md6 Ko
    • chapters/ch19-sac.md7,8 Ko
    • chapters/ch20-logger-and-utilities.md4,8 Ko
    • cheatsheet.md5 Ko
    • glossary.md5,4 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • patterns.md7,9 Ko
    • SKILL.md11,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    alirezarezvani
    Source
    github.com/alirezarezvani/claude-skills/tree/5434623a788ec3105d238328cfe554e1e2242ff7/engineering/spinning-up-deep-rl/skills/spinning-up-deep-rl
    Licence
    MIT

    Notice

    « spinning-up-deep-rl » (alirezarezvani, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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