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d3rlpy

支持离线和在线深度强化学习的实用算法库

d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库,支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库,即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程,首创支持分布式Q函数,适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows,多种安装方式可供选择,欢迎试用和贡献代码。

Minari - 简化离线强化学习数据集管理的Python库
GithubGymnasiumMinariPython库开源项目数据集离线强化学习
Minari是一个面向离线强化学习研究的Python库,提供类似Gymnasium离线版本的功能。该库具备简洁的数据集读写API,支持远程数据集管理,并允许创建自定义数据集。Minari旨在为研究人员提供标准化工具,推动离线强化学习领域的进步。
rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法
ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习
本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法,包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行,适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题,欢迎贡献改进建议或代码。
deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架
DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化
DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。
dvc - 提升机器学习项目可重复性和快速迭代的命令行工具
DVCGithubVS Code扩展开源项目数据版本控制机器学习版本管理
DVC是一个命令行工具和VS Code扩展,用于管理机器学习项目的数据和模型版本控制。数据存储在云端,版本信息保存在Git仓库,通过轻量级管道实现快速迭代。DVC还支持本地实验跟踪和对比,允许在无服务器的情况下分享和重现实验结果。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架
GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习
deepdow是一个Python开源项目,致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道,实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配,集成可微凸优化技术,并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境,为研究人员提供了灵活的实验平台。
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