Sie verfolgen jetzt diese Einreichung
- Aktualisierungen können Sie in Ihrem Feed verfolgter Inhalte sehen.
- Je nach Ihren Kommunikationseinstellungen können Sie auch E-Mails erhalten.
This fileexchange provides a clean, modular implementation of the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm with clipping (PPO‑Clip) using MATLAB® and the Deep Learning Toolbox™. It is tailored for continuous action spaces and can be easily adapted to any custom environment by simply replacing the environment functions.
The core algorithm is built entirely with dlnetwork objects, enabling automatic differentiation, GPU acceleration, and full compatibility with custom training loops.
Zitieren als
Chuguang Pan (2026). PPO Deep Reinforcement Learning Control Example (https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/183907-ppo-deep-reinforcement-learning-control-example), MATLAB Central File Exchange. Abgerufen .
Allgemeine Informationen
- Version 1.0.1 (9,25 KB)
Kompatibilität der MATLAB-Version
- Kompatibel mit allen Versionen
Plattform-Kompatibilität
- Windows
- macOS
- Linux
| Version | Veröffentlicht | Versionshinweise | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.1 | Add some comments for clarification |
||
| 1.0.0 |
