q-transformer

自回归Q函数实现离线强化学习

Q-Transformer 强化学习 AI模型神经网络机器人控制 Github 开源项目

Q-transformer项目是Google Deepmind提出的可扩展离线强化学习方法的开源实现。该项目通过自回归Q函数优化多动作选择，支持单一和多动作学习，并提供深度对偶架构和n步Q学习。它包含环境交互、数据集创建和学习流程，适用于复杂机器人控制任务。Q-transformer的创新性和灵活性为强化学习研究和应用提供了重要工具。

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介绍相关项目

awesome-decision-transformer - 基于序列模型的离线强化学习新方法

Decision TransformerGithubTransformer序列建模开源项目强化学习离线学习

Decision Transformer (DT)是一种将离线强化学习转化为条件序列建模的创新方法。本项目收集了DT相关研究论文,涵盖多智能体系统、安全强化学习、多任务学习等应用领域。通过持续追踪DT的前沿进展,为研究人员提供全面的资源,促进这一算法在各个领域的发展和应用。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

iTransformer - 先进的时间序列预测模型，打造SOTA性能

GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习

iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型，由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构，支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术，旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现，支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能，如二维注意力和傅里叶变换增强版本，为研究人员提供了探索和改进的空间。

robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现

GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉

本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。

h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现

GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力

H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。

EQTransformer - 人工智能地震信号检测与震相拾取工具

AIEQTransformerGithub地震检测开源项目深度学习相位拾取

EQTransformer是一款人工智能地震信号检测和震相拾取工具,采用深度神经网络和注意力机制。其层次架构专为地震信号设计,能够高效地同时执行信号检测和到达时间拾取。该工具不仅提供预测概率,还能估计模型不确定性。EQTransformer Python包提供多个功能模块,包括下载连续地震数据、数据预处理、使用预训练模型进行检测和拾取、构建测试新模型,以及简单的震相关联。

ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架

GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架

KTransformers是一个灵活的Python框架，通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块，提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化，KTransformers集成Llamafile和Marlin内核，为LLM推理优化实验提供灵活平台。

transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台支持本地操作和微调

GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型

Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式，并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统，为AI研究和开发提供了便捷的工具。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

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。

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