pytorch-rl

pytorch-rl

Pytorch中的深度强化学习算法实现

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法,适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法,并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等,涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

Pytorch强化学习深度学习OpenAI Gym机器人任务Github开源项目

项目介绍:Pytorch-RL

Pytorch-rl 是一个实现深度强化学习算法的开源项目,项目采用了 Pytorch 框架。Pytorch-rl 特别注重于连续动作空间的算法,因此在处理涉及连续动作的任务时,能够高效地在 CPU 或 GPU 上进行训练。此外,pytorch-rl 直接兼容 OpenAI Gym,这让算法的评估和修改变得非常简单。同时,用户可以根据自己的需求扩展此项目。

安装指南

Pytorch-rl 可以通过 Pypi 安装,推荐使用以下命令进行安装:

pip install pytorch-policy

依赖项

为了成功运行 pytorch-rl,需要以下依赖项:

  1. Pytorch
  2. Gym (OpenAI)
  3. mujoco-py(用于物理仿真和 Gym 中的机器人环境)
  4. Pybullet(即将支持)
  5. MPI(仅支持 mpi backend 下的 Pytorch 安装)
  6. Tensorboardx

支持的强化学习算法

pytorch-rl 支持多种强化学习算法,以下列出了一些主要算法:

  1. DQN(配合双 Q 学习)
  2. DDPG
  3. DDPG与HER(用于OpenAI Fetch环境)
  4. 层次化强化学习
  5. 优先经验回放 + DDPG
  6. DDPG 与优先后见经验回放(研究中)
  7. Neural Map 与 A3C(即将支持)
  8. Rainbow DQN(即将支持)
  9. PPO
  10. 自注意力目标替换的 HER(研究中)
  11. A3C(即将支持)
  12. ACER(即将支持)
  13. DARLA
  14. TDM
  15. 世界模型
  16. 软演员评论家算法
  17. 赋能驱动探索

支持的环境

此项目支持多种强化学习环境,其中包括:

  1. Breakout
  2. Pong(即将支持)
  3. 手部操作机器人任务
  4. Fetch-Reach 机器人任务
  5. 手部到达机器人任务
  6. 块操作机器人任务
  7. Montezuma's Revenge(当前研究)
  8. Pitfall
  9. Gravitar
  10. CarRacing
  11. Super Mario Bros(须安装 gym-retro)
  12. OpenSim 人工义肢挑战

环境建模

Pytorch-rl 项目使用了多种 GAN 训练技巧,以解决生成器和判别器训练不稳定的问题。尽管如此,训练 GAN 到收敛仍然非常困难。不过,采用 Spectral Normalization 技术后,infogan 成功收敛。在图像到图像转换任务和一般 VAE 训练过程中,使用 Skip Connection 表现出色。

一些包含的建模技术有:

  1. beta-VAE
  2. InfoGAN
  3. CVAE-GAN
  4. 流生成模型(研究中)
  5. SAGAN
  6. 顺序关注、推理、重复
  7. 好奇心驱动探索
  8. 参数空间噪声用于探索
  9. 噪声网络

参考文献

在开发 pytorch-rl 的过程中,参考了如下主要文献,涵盖了强化学习和生成模型等多个领域的重要研究成果:

  1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, Mnih et al., 2013
  2. Human-level control through deep reinforcement learning, Mnih et al., 2015
  3. 深度强化学习与双 Q 学习, van Hasselt et al., 2015
  4. 深度强化学习进行连续控制, Lillicrap et al., 2015
  5. CVAE-GAN: 通过不对称训练实现精细图像生成, Bao et al., 2017
  6. beta-VAE: 采用约束变分框架学习基础视觉概念, Higgins et al., 2017
  7. 后见经验回放, Andrychowicz et al., 2017
  8. InfoGAN: 通过信息最大化生成对抗性网络实现可解释的表示学习, Chen et al., 2016
  9. 世界模型, Ha et al., 2018
  10. 生成对抗网络的谱归一化, Miyato et al., 2018
  11. 自注意力生成对抗网络, Zhang et al., 2018
  12. 自我监督预测的好奇心驱动探索, Pathak et al., 2017
  13. 软演员评论家:使用随机演员的离策略最大熵深度强化学习, Haarnoja et al., 2018
  14. 用于探索的参数空间噪声, Plappert et al., 2018
  15. 用于探索的噪声网络, Fortunato et al., 2018
  16. 近端策略优化算法, Schulman et al., 2017
  17. 无监督实时控制通过变分赋能, Karl et al., 2017
  18. 相互信息神经估计, Belghazi et al., 2018
  19. 通过相互信息估计进行赋能驱动探索, Kumar et al., 2018

Pytorch-rl 项目为深度强化学习领域的研究和应用提供了强大的工具,便于开发者在各种复杂环境中测试和验证算法的性能。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多