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Deep-RL-Keras

模块化实现深度强化学习算法,支持A2C、A3C、DDPG、DDQN

本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化,包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法,并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控,提供详细的算法说明和使用案例,帮助用户理解和应用这些技术。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
keras-tcn - 强化长记忆能力的时序卷积网络
GRUGithubKeras TCNLSTMTemporal Convolutional NetworkTensorFlow开源项目
该项目介绍了时序卷积网络(TCN)如何在长时间序列数据中替代LSTM/GRU并表现出更优异的性能。TCN提供更长的记忆能力、更稳定的梯度,同时支持并行处理和灵活的感受野。这些特性在人脸识别、添加任务、复制记忆任务和语言模型等任务中表现突出。用户可以通过本项目配置和运行TCN模型,探索其在不同任务中的应用潜力。
deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据
本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。
autokeras - 机器学习自动化工具,简化图像分类任务
AutoKerasAutoMLGithubPython开源项目机器学习深度学习
AutoKeras是由德州农工大学DATA实验室开发的开源项目,旨在简化机器学习流程。通过Keras的AutoML系统,用户能够轻松完成图像分类等任务。支持Python 3.7及以上版本和TensorFlow 2.8.0及以上版本,安装方便,只需使用pip命令。提供详细的官方教程和相关书籍资源,社区鼓励贡献和参与。
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。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
keras - 多后端支持的深度学习框架,兼容JAX、TensorFlow和PyTorch
GithubJAXKeras 3PyTorchTensorFlow开源项目深度学习框架
Keras 3 提供高效的模型开发,支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端(如JAX),性能提升高达350%。无缝扩展,从本地到大规模集群,适合企业和初创团队。安装简单,支持GPU,兼容tf.keras代码,避免框架锁定。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
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