Features Extraction using Autoencoders and Contrastive Learning for Reinforcement Learning Tasks
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├── framework
│ ├── aux.py
│ ├── CustomModels.py
│ ├── data.py
│ ├── loss.py
│ ├── models.py
│ ├── Run.ipynb
│ ├── scheme.png
│ └── train.py
├── images
│ ├── data_samples.png
│ ├── project_architecture.png
│ └── simulator_architecture.png
├── LICENSE
├── logs
│ ├── log_AdversarialAE@03.06.2020-17:09:56.csv
│ ├── log_BetaVAE@03.06.2020-17:14:45.csv
│ ├── log_CLR18.csv
│ ├── log_JigsawVAE@06.06.2020-16:38:07.csv
│ ├── log_NormalizingFlowVarianceConstrainedAE@07.06.2020-14:50:08.csv
│ ├── log_VanillaVAE@03.06.2020-17:11:32.csv
│ ├── log_VarianceConstrainedAE@07.06.2020-09:31:07.csv
│ └── log_WassersteinAE@03.06.2020-17:12:47.csv
├── LR_plots.ipynb
├── README.md
├── run.py
├── saved_model
│ ├── AdversarialAE.best.pth
│ ├── BetaVAE.best.pth
│ ├── JigsawVAE.best.pth
│ ├── NormalizingFlowVarianceConstrainedAE.best.pth
│ ├── VanillaVAE.best.pth
│ ├── VarianceConstrainedAE.best.pth
│ └── WassersteinAE.best.pth
├── src
│ ├── args.py
│ ├── features_extraction
│ │ ├── aae
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── model.py
│ │ ├── base.py
│ │ ├── beta_vae
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── model.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── jigsaw_vae
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── model.py
│ │ ├── networks.py
│ │ ├── vanilla_vae
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── model.py
│ │ ├── variance_constrained_ae
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── model.py
│ │ │ └── normalizing_flows.py
│ │ └── wasserstein_ae
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── model.py
│ ├── __init__.py
│ ├── reinforcement_learning
│ │ ├── base
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── rl_agent.py
│ │ ├── client_secrets.json
│ │ ├── credentials.json
│ │ ├── ddpg
│ │ │ ├── ddpg_agent.py
│ │ │ ├── ddpg_nn_models.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── ou_noise.py
│ │ │ └── test_ddpg.py
│ │ ├── ddqn
│ │ │ ├── ddqn_agent.py
│ │ │ ├── ddqn_nn_models.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ └── test_ddqn.py
│ │ ├── env
│ │ │ ├── data_samples
│ │ │ │ ├── core_environments
│ │ │ │ └── custom_environments
│ │ │ ├── gym_core_environments
│ │ │ │ ├── atari_env.py
│ │ │ │ ├── car_racing_advanced
│ │ │ │ ├── car_racing.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── launch_scripts
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── test_launch_car_racing.py
│ │ │ │ ├── test_launch_donkeycar.py
│ │ │ │ ├── test_launch_duckietown.py
│ │ │ │ └── unitylog.txt
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ ├── test_donkey.py
│ │ │ ├── third_party_environments
│ │ │ │ ├── gym-donkeycar
│ │ │ │ ├── gym-duckietown
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ └── sdsandbox
│ │ │ └── wrappers
│ │ │ ├── donkey_wrapper.py
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── sac
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── sac_agent.py
│ │ │ ├── sac_nn_models.py
│ │ │ └── test_sac.py
│ │ ├── scenario
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── progress
│ │ │ │ ├── console_progress_reporter.py
│ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ ├── neptune_progress_reporter.py
│ │ │ │ ├── progress_reporter.py
│ │ │ ├── rl_train_scenario.py
│ │ │ └── teleop
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── teleop.py
│ │ ├── settings.yaml
│ │ ├── unitylog.txt
│ │ └── utils
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── nn_layers.py
│ │ ├── nn_utils.py
│ │ └── replay_buffer.py
│ ├── test_modules.py
│ ├── train_agent.py
│ ├── unitylog.txt
│ └── utils.py
├── train_aae.py
├── train_beta_vae.py
├── train_jigsaw_vae.py
├── train_vanilla_vae.py
├── train_vcae.py
├── train_wasserstein_ae.py
└── tutorial_for_feature_extraction.ipynb