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实验性强化学习算法和工具

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。

RLHF-Reward-Modeling - 训练 RLHF 奖励模型的配方
ArmoRMBradley-Terry Reward ModelGithubRLHFRewardBenchpair-preference model开源项目
该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练,提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型,并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果,适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。
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。
cartpole - 强化学习算法DQN在OpenAI Cartpole环境中的应用
Adam优化器CartpoleDQNGithubOpenAI开源项目深度强化学习
该项目展示了如何在OpenAI的Cartpole任务中应用DQN(深度Q学习)算法解决问题。通过调整超参数如GAMMA、学习率和记忆大小,目标是防止附有未驱动关节的杆子在无摩擦轨道上的小车倒下,以保持杆子直立并获得高奖励。解决标准是连续100次试验中平均奖励达到195。
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。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架,提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务,支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台,降低了前沿研究的门槛。
StableLM - 持续更新的AI语言模型开发与优化平台
AI工具AI开发StabilityAIStableLM人工智能开源模型训练热门语言模型
探索Stability AI的StableLM网站,了解和参与最前沿的AI语言模型开发,通过详细的模型介绍和技术报告,加深对自然语言处理技术的理解和应用。
sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法,以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展,实现了算法与环境的解耦,适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中,SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定,自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能,为强化学习研究提供全面解决方案。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
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