rl-baselines3-zoo

Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理

RL Baselines3 Zoo Stable Baselines3 强化学习训练框架超参数调整 Github 开源项目

RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。

LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式

DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现

A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习

DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现

GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN

Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习

本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。

agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库

GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习

TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。

DRL-Pytorch - PyTorch实现的深度强化学习算法集合

DRL算法GithubPyTorch人工智能开源项目强化学习深度学习

DRL-Pytorch项目提供多种常用深度强化学习算法的PyTorch实现,包括Q-learning、DQN变体、PPO、DDPG、TD3和SAC等。代码结构清晰统一,便于研究人员和开发者比较不同算法。项目还包含详细使用说明、依赖列表和学习资源推荐,有助于快速入门和实践。

zoo - 轻量级二值化神经网络模型库

GithubLarq ZooPythonTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq Zoo是一个专注于二值化神经网络(BNN)的开源模型库，提供多种预训练BNN模型。作为Larq生态系统的一部分，它与Larq和Larq Compute Engine协同工作，支持BNN的构建、训练和部署。该项目适用于Python 3.8-3.10和TensorFlow 2.4-2.12版本，通过pip可轻松安装。Larq Zoo由Plumerai公司开发，旨在推进BNN研究和应用，特别适合在移动和边缘设备上部署AI。

PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具

GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整

该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现，适用于OpenAI Gym环境，帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法，并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行，并提供日志记录、可视化和动画生成工具。

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