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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。

lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型
LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练
GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略
rex-gym是一个开源项目,致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人,实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟,旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域,其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现,适用于OpenAI Gym环境,帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法,并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行,并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库
CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型
MLGB是一个Python库,集成了50多种CTR预测和推荐系统模型,兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API,方便快速调用复杂模型。通过代码优化,MLGB实现了高效性能,为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。
genkit - AI应用开发的开源框架
AI应用FirebaseGenkitGithubGoNode.js开源项目
Genkit是一个开源框架,用于构建AI驱动的应用程序,支持Node.js和Go。它提供调试和快速迭代工具,可用于创建智能代理、数据转换和检索增强生成等应用程序。通过丰富的插件生态系统,开发者可以扩展Genkit的功能,并利用内置的CLI和本地UI界面提高开发效率。适用于想在应用中引入生成式AI功能的开发者。
rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包,支持多种卡牌环境,并易于接入不同的强化学习和搜索算法,致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab(Rice及德克萨斯A&M大学)与全球开发者共同维护。
mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库
Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习
mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型,以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn,配有详细文档和注释,便于学习、应用和二次开发。
learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程
GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目
本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目,涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程(GenEng)的实践技巧,以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型(LLM)。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发,旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现,还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境,且包含大量可重复使用的基准。
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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。

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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。

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