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。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库

GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境

Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。

baal - 贝叶斯主动学习库助力深度学习优化

BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法

Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库，适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法，如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成，使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本，可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量，提升模型性能，是机器学习领域的实用工具。

Awesome-AI-Agents - AI驱动的自主代理和多智能体系统资源集锦

AI AgentsGithub多智能体系统大语言模型开源项目框架自主智能体

Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用，以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台，为AI代理技术研究和开发提供全面参考。

opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测

GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉

opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架

GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架

DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习

Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。

Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化

GithubHuggingfaceLlama3-8bOpenRLHF奖励模型开源项目数据集模型训练

Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练，结合OpenLLMAI的数据集，旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型，使用余弦调度器，学习率为9e-6，预热比例0.03，批量大小256，并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略，提升模型的奖励决策能力，为深度学习与AI开发者提供精确的工具。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境支持强化学习算法研究

GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。

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