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cartpole

强化学习算法DQN在OpenAI Cartpole环境中的应用

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。

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。
PPOxFamily - PPO算法在决策智能领域的应用实践
GithubPPO决策智能开源项目强化学习智能体深度学习
PPOxFamily是一个深度强化学习入门课程,聚焦PPO算法在决策智能领域的应用。课程通过视频讲解、理论资料和代码示例,系统阐述PPO算法原理及其在复杂动作空间、多模态观察、稀疏奖励、时序建模和多智能体等问题上的应用。内容涵盖理论讲解、补充材料、习题及解答,以及详细的代码实现,为学习者提供全面的学习资源。
diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行
Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉
Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法,旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库,支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法,同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果,并将算法应用于多种机器人控制场景。
robopianist - 机器人钢琴演奏的深度强化学习平台
GithubMuJoCoRoboPianist开源项目机器人钢琴演奏深度强化学习高维控制
RoboPianist是一个高维控制基准测试套件,通过模拟人类双手弹奏钢琴来评估机器人的精确控制和协调能力。该项目基于MuJoCo物理引擎,提供了软件工具和任务设置,支持MIDI文件处理和声音合成,为人工智能和机器人研究提供了探索复杂动作控制和接触动力学的平台。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练,包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型,并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档,并对比了其他开源框架的功能,是RLHF训练的宝贵资源。
ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架,支持弹性扩展
DRL算法ElegantRLGithub云原生并行计算开源项目深度强化学习
ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架,支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行,具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化,支持大规模计算节点扩展,并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3,ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目,并支持Isaac Gym等模拟器。
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。
hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战
AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀
腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。
PaLM-rlhf-pytorch - 结合PaLM架构的RLHF创新实现
GithubPaLMRLHF人工智能人类反馈开源项目强化学习
本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈(RLHF),适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术,提供详细的安装和使用指南。加入社区,探索最新的PPO和RL技术进展。
dreamerv3 - 多领域任务的通用强化学习算法
AI训练DreamerV3Github世界模型开源项目强化学习性能优化
DreamerV3是一种创新的强化学习算法,通过世界模型实现多领域任务掌控。其特点是使用固定超参数,具有卓越的稳健性和扩展性。随着模型规模增加,性能和数据效率同步提升。该开源项目提供完整实现,包含训练脚本和使用指南,为研究人员和开发者提供了探索先进强化学习技术的平台。
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