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rl_games

强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

rl_games是一个高性能强化学习库,实现了PPO、A2C等算法,支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能,可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手,在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具,rl_games兼具高性能和易用性。

xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库
GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现
XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。
ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具
AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发
Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目,利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法,用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法,适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台,助力在Unity丰富环境中测试AI进展,并惠及广泛的研究和开发社区。
warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架
GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习
WarpDrive是一款开源的强化学习框架,专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习,通过充分利用GPU并行计算能力,显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输,并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟,大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能,实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。
AIGoodGames - AI驱动的开源游戏集合
AI游戏GPTGithub世界模拟人生模拟开源社区开源项目
AIGoodGames是EmbraceAGI开源社区支持的AI游戏集合,包含人生重来模拟器、世界终局模拟等多款创新游戏。项目利用先进AI技术打造沉浸式体验,鼓励开发者合作创新,推动AI游戏领域发展。
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。
PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架
GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架
PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能,支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建,PantheonRL采用去中心化训练方法,为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外,它还提供Web用户界面,便于进行轻量级实验和原型设计,支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习(IRL)算法,包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习,基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib,通过代码示例和命令行选项,有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架,专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口,支持创建单代理和多代理强化学习环境,允许自定义状态和奖励函数,并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程,适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究,覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
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