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 多目标强化学习算法库 PyTorch MO-Gymnasium Github 开源项目

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。

访问官网

Github

介绍相关项目

ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化

ArmoRMGithubHuggingfaceLlama3Mixture-of-Experts多目标奖励奖励建模开源项目模型

该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型，通过专家混合（MoE）方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出，特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练，旨在减少冗长偏差，并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程，展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分，提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

continual-learning-baselines - 综合持续学习策略基准与评估平台

AvalancheContinual LearningGithub基准测试实验开源项目模型性能

该项目提供了一套持续学习策略和基线示例,基于Avalanche库实现多种算法,如Less-Forgetful Learning和Elastic Weight Consolidation。项目在Permuted MNIST、Split CIFAR-100等数据集上进行了评估,可重现原始论文结果或自定义参数。这为持续学习研究提供了可靠的基准平台,便于比较不同策略的性能。

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。

autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库

DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习

DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库，集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法，便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境，涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境，为研究提供多样化选择。

MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法

GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习

MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术，利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务，并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置，满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码，便于快速应用。

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

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。

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。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号