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autonomous-learning-library

PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

深度强化学习PyTorch自主学习库智能体算法实现Github开源项目

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

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介绍相关项目
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。
rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境
GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优
RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
DI-engine - 通用决策智能引擎
DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。
RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南
Github人工智能开源项目强化学习深度学习理论算法
该书全面介绍强化学习理论，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察，适合强化学习研究者和实践者参考。
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。
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。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
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