stable-baselines3-contrib

实验性强化学习算法和工具

Stable-Baselines3 rl算法 sb3-contrib 文档 Gym Wrappers Github 开源项目

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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介绍相关项目

agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库

GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习

TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。

ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架

GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟

ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。

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。

mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL

GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习

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。

continual-learning-baselines - 综合持续学习策略基准与评估平台

AvalancheContinual LearningGithub基准测试实验开源项目模型性能

该项目提供了一套持续学习策略和基线示例,基于Avalanche库实现多种算法,如Less-Forgetful Learning和Elastic Weight Consolidation。项目在Permuted MNIST、Split CIFAR-100等数据集上进行了评估,可重现原始论文结果或自定义参数。这为持续学习研究提供了可靠的基准平台,便于比较不同策略的性能。

safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台

Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

rl-plotter - 绘制强化学习训练曲线的工具

Githubrl-plotter学习曲线开源项目强化学习数据可视化日志记录器

rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。

openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练

GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库

GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择

SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。

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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。

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。

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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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