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模块化强化学习Python库MushroomRL

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。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库
APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟
PettingZoo是一个Python库,专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型,提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族,支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景,并通过严格的版本控制确保实验可重现性。
habitat-lab - 模块化库,支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架,包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体,并配备全面的文档和安装指南,适合科研和开发使用。
reinforcement-learning-an-introduction - Sutton & Barto《强化学习: 介绍 (第2版)》的Python实现
GithubPythonReinforcement LearningSutton & Barto图像分析开源项目算法
该项目提供了Sutton和Barto所著《Reinforcement Learning: An Introduction(第2版)》的Python代码实现,涵盖各章节的示例和性能分析。项目专注于强化学习核心算法的实现和优化,适合打算深入了解和应用强化学习技术的开发者与研究人员。欢迎交流、贡献代码,提升项目质量与完整性。
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。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南
Github人工智能开源项目强化学习深度学习理论算法
该书全面介绍强化学习理论,涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察,适合强化学习研究者和实践者参考。
TextRL - 通过强化学习提高文本生成质量,广泛支持多种模型
GithubHugging Face's TransformersOpenAI GYMTextRL开源项目强化学习文本生成
TextRL是一个Python库,结合Hugging Face的Transformers、PFRL和OpenAI GYM,通过强化学习优化文本生成。该库支持多种文本生成模型,如GPT-2、FLAN-T5和Bigscience/BLOOM,并具备高度的可定制性,适用于各种应用场景,从而提升文本生成的准确性和表现力。
RLeXplore - 统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究
GithubRLeXplore内在激励开源项目强化学习模块化算法实现
RLeXplore是一个统一的模块化工具包,实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素,包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型,如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果,为内在动机强化学习研究提供了有力支持。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具,保持稳定基线风格和文档,适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索(ARS)和量化回归DQN(QR-DQN)等算法,以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
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