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genrl

强化学习算法库,提供快速基准测试和示例教程

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库,提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程,并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性,同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现,代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本,依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架,专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象,并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现,在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练,为强化学习研究和应用提供了有力工具。
learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops - 开发、运维、安全角度的LLM和GenAi学习指南
GenAiGithubLLMsLangchainPython开发运维安全开源项目
该仓库提供了一系列关于LLM和GenAi的课程,覆盖开发、运维和安全领域。课程基于Langchain框架,示范了如调用OpenAI、使用向量数据库和缓存策略等实例。还包括OWASP十大威胁、提示注入检测和缓解等安全问题。适合具备Python基础的开发者,通过这些课程可以全面掌握LLM和GenAi的实际应用。
textgenrnn - 高效训练文本生成神经网络的实用模块
GithubKerasPythonTensorFlowchar-rnntextgenrnn开源项目
textgenrnn是一个基于Keras和TensorFlow的Python 3模块,只需几行代码即可训练不同规模和复杂度的文本生成神经网络。支持字符级和词级训练,并可使用预训练模型加快训练。其现代架构利用注意力加权和跳过嵌入等技术,提升模型质量和训练速度。可在GPU上训练并在CPU上生成文本,还可在Colab中免费试用。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境
GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习
Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。
generative-ai - 生成式AI的多场景应用与技术实践
Generative AIGithubYouTubegenailangchain开源项目项目专有资源
项目提供了生成式AI多种应用场景和案例。通过项目树和YouTube视频教程,用户能够了解生成式AI的技术和最新进展。包含互动式笔记本、面试题、代码示例及资源链接,帮助学习者掌握生成式AI,并应用于文本生成、数据分析、代码编写等实际项目中。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架
GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习
ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
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