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morl-baselines

多目标强化学习算法库 支持单策略和多策略实现

MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库,提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API,支持单策略和多策略算法,适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法,支持连续和离散观察/动作空间,为MORL研究和基准测试提供有力支持。

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。
Transfer-Learning-Library - 高效且易用的迁移学习库,支持多种算法和任务
APIGithubPyTorchTLlibTransfer Learning开源项目机器学习
Transfer Learning Library (TLlib) 是一个开源的迁移学习库,基于PyTorch设计,具备高性能和易用性。该库支持多种方法,如域对齐、域转换和半监督学习,适用于分类、回归、目标检测、分割和关键点检测等任务。提供丰富的示例代码和详细文档,并支持pip安装。这是研发新算法或应用现有算法的理想工具,适用于研究和工程实践。
torch-imle - 将离散优化算法融入深度学习的创新方法
GithubI-MLEPyTorch开源项目梯度估计深度学习组合优化
torch-imle是一个PyTorch库,通过I-MLE梯度估计器将离散优化算法融入深度学习。它使用创新的采样和分布方法,实现了离散优化问题在深度学习中的应用,如最短路径学习。该库采用Perturb-and-MAP方法和新颖的噪声扰动来近似采样复杂分布,并提供替代经验分布。torch-imle通过梯度下降学习最优路径权重,为深度学习中的离散优化问题提供强大的解决方案。
Morphlin - 多元化交易策略平台,优化投资决策效率
AI工具Morphlin注册用户协议登录隐私政策
Morphlin是一个综合性交易平台,集成了借贷策略、网格策略和信号推送通知等功能。平台旨在简化交易流程,优化策略执行,提升交易效率。通过提供多元化的工具和资源,Morphlin适合各级别交易者使用,助力他们在金融市场中做出更明智的决策。平台集成了自动化交易工具和风险管理功能,帮助交易者更好地应对市场波动。
boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
OLMo-Eval - 开源语言模型评估框架 多任务性能测试解决方案
AI2-TangoGithubOLMo-Eval任务集开源项目评估管道语言模型评估
OLMo-Eval是一个评估开放语言模型的框架,支持多个NLP任务的评估流程。通过task_sets和示例配置,可以评估多个模型在各种任务上的表现。项目基于ai2-tango和ai2-catwalk构建,提供快速入门指南、标准基准测试和PALOMA项目集成,是一个全面的语言模型评估工具。
lorahub - LoraHub框架实现高效跨任务泛化
GithubLoraHub低秩适应动态组合大语言模型开源项目跨任务泛化
LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务,无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型,支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中,LoraHub性能接近少样本上下文学习,推理速度与零样本学习相当。
PyContinual - 多任务持续学习的开源Python框架
GithubPyContinual开源项目持续学习神经网络自然语言处理迁移学习
PyContinual是一个开源的持续学习框架,支持语言和图像多种任务类型。框架包含40多种基线方法,可进行任务增量和领域增量学习。它具有易用性和可扩展性,允许研究者快速更改实验设置和添加自定义组件。PyContinual持续集成最新研究成果,提供最新基准测试结果,为持续学习研究提供了全面的实验平台。
acme - 强化学习的高效构件库,提供灵活基线
AcmeGithub代理分布式开源项目强化学习研究框架
Acme是一个提供简洁、高效和易读参考实现的强化学习构件库。此库不仅为稳固的基线提供灵活性,还能作为新研究的起点。支持多种规模的代理(单流与分布式),特别适合研究人员使用。项目内含详细的入门指南、代码示例和完整文档,确保用户能够快速上手并理解设计决策。
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