Project Icon

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。

trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境,实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3,为强化学习研究和教学提供了实用工具。
MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法
GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成
MEEE是一个开源项目,提出了基于模型集成的探索与利用方法,旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发,实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法,支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略,MEEE平衡了探索和利用,有效提升了强化学习算法的性能和效率。
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
LIBERO - 机器人学习知识转移基准平台
GithubLIBERO开源项目强化学习操作任务机器人学习知识迁移
LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务,LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集,有助于推动该领域的发展。
maro - 跨领域资源优化的多代理系统
GithubMARO开源项目强化学习虚拟机调度资源优化运筹学
MARO是一个多代理资源优化平台,适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包,支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装,并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目,用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议(CLA)。
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。
LightZero - 整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包
GithubLightZeroMCTS开源工具包开源项目强化学习算法基准测试
LightZero是一个开源算法工具包,整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法,提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法,以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性,有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。
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

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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