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DRLib

简洁高效的深度强化学习算法集成库

深度强化学习DRLibHERPER机器人操作Github开源项目

DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。

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介绍相关项目
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
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。
rl-agents - 强化学习算法集：覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现，如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络，适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南，通过命令行运行实验和基准测试，并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控，非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
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。
stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持
GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线
实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。
FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架
GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技
FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。
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