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jumanji

JAX驱动的多样化强化学习环境套件 加速研究与应用

Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件,提供22个可扩展环境。通过硬件加速,它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展,同时促进研究成果向工业应用转化。

lineax - 基于JAX的线性求解和最小二乘优化库
GithubJAXLineaxPython库开源项目最小二乘法线性求解
Lineax是基于JAX开发的线性求解和最小二乘优化库,提供多种算法解决Ax = b问题。该库支持PyTree值矩阵和向量、通用线性算子及结构化矩阵,具备高效的求解器和稳定的梯度计算。Lineax优化了编译和运行性能,支持实值和复值输入,并集成JAX的自动微分、并行计算和硬件加速等功能。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建,支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理,可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向,为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
MLJ.jl - Julia生态系统中全面的机器学习工具箱
GithubJuliaMLJ元算法开源项目机器学习模型选择
MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱,集成了约200个机器学习模型,提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能,适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起,获得新西兰战略科学投资基金资助,为用户提供完善的文档和贡献指南。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
JARVIS-1 - 开放世界中具备多模态记忆的多任务智能体
GithubJARVIS-1Minecraft多模态语言模型开放世界开源项目记忆增强
JARVIS-1通过多模态输入和人类指令实现复杂任务的规划和执行,在开放世界的Minecraft中表现出强大的功能。该智能体结合预训练多模态语言模型与实际游戏经验,将视觉观察和文本指令转化为执行计划,并利用多模态记忆进行规划。JARVIS-1能完成超过200种任务,从砍树等短期任务到获取钻石镐等长期任务,均表现卓越。项目仅在Linux上运行,依赖多个相关项目如STEVE-1和Minedojo。
SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架
GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估
SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。
DexterousHands - 双臂灵巧操作强化学习框架
Bi-DexHandsGithubIsaac Gym双手操作开源项目强化学习机器人控制
Bi-DexHands是基于Isaac Gym的双手灵巧操作任务集和强化学习算法框架。它提供高效模拟环境,支持多种强化学习方法,包含丰富双手操作任务。单GPU可达40,000+FPS,为研究手部灵巧性和双手协调提供工具。
gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境
FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易
gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境,支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性,可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码,展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接:https://github.com/AminHP/gym-anytrading
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