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DeepRL

PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现

DeepRLPyTorch深度强化学习DQNA2CGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。
godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架
GithubGodot RL Agents开源框架开源项目机器学习深度强化学习游戏AI
Godot RL Agents是一个开源框架，用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法，适用于2D和3D游戏，并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源，可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色，实现自动化游戏测试，为游戏开发和AI研究提供新的可能性。
UAV_Obstacle_Avoiding_DRL - 深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究
GithubUAV多智能体强化学习开源项目深度强化学习路径规划障碍物避障
本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用，涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术，并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法，提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明，深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能，为自主导航技术发展提供了新思路。
alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台，支持多种游戏和深度学习框架
Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
该项目基于AlphaGo Zero论文，提供了简化和灵活的自学强化学习实现，适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类，为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例，支持PyTorch和Keras框架，并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明，此外还提供预训练模型和Docker环境设置。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
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。
sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能
GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量
Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
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。
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