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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。

humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移
GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架,专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移,并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能,用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移,并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本,便于训练和优化人形机器人的运动技能。
awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总
Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克
该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。
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。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
MO-Gymnasium是一个开源Python库,为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API,提供返回向量化奖励的环境集合,包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互,并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制,保证实验可重复性,是MORL研究和基准测试的理想工具。
Contra-PPO-pytorch - Contra NES游戏中的Proximal Policy Optimization算法实现与训练方法
AI训练Contra NesGithubPPOPython代码开源项目强化学习
本项目利用Proximal Policy Optimization (PPO)算法,通过Python代码训练AI智能体进行Contra NES游戏。PPO算法由OpenAI提出,其早期版本曾用于训练OpenAI Five在电竞中取得胜利。项目提供了详细的训练指南、示例代码,并支持Docker环境,方便进行模型的训练和测试。本项目展示了PPO算法在游戏AI中的实际应用效果。
safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库
GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目
Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。
stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法,实现可靠性与自定义支持
GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线
实现可靠的PyTorch强化学习算法,方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略,提供统一接口,适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法,包含迁移指南和在线文档,适用于有强化学习基础的用户。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书
Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合,提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法,通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用,熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
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