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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强化学习离线RL算法安装Github开源项目

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。

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介绍相关项目
dreamerv3 - 多领域任务的通用强化学习算法
AI训练DreamerV3Github世界模型开源项目强化学习性能优化
DreamerV3是一种创新的强化学习算法，通过世界模型实现多领域任务掌控。其特点是使用固定超参数，具有卓越的稳健性和扩展性。随着模型规模增加，性能和数据效率同步提升。该开源项目提供完整实现，包含训练脚本和使用指南，为研究人员和开发者提供了探索先进强化学习技术的平台。
dreamerv3-torch - DreamerV3算法的PyTorch实现 跨领域强化学习新突破
DreamerV3Github世界模型人工智能开源项目强化学习深度学习
dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明，支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法，能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目，为研究人员和开发者提供了实用的工具。
deep-rl-class - Hugging Face深度强化学习课程资源与教程
GithubHugging FaceReinforcement Learning人工智能开源项目深度强化学习课程
本页面提供Hugging Face深度强化学习课程的全部资源，包括mdx文件和教程笔记。学习者可获取课程大纲、注册信息及详细介绍，适合研究AI和机器学习的人员深入了解深度强化学习的核心概念和应用技术。
digirl - 用于训练真实环境设备控制智能体的自主强化学习方法
Android环境DigiRLGithub开源项目强化学习自主学习设备控制
DigiRL项目提出了一种新型自主强化学习方法,用于训练真实环境中的设备控制智能体。该方法融合自动课程学习和双重稳健估计器过滤,支持离线、在线及离线到在线的训练模式。在Android设备操作任务中,DigiRL展现了优异性能,为开发适应性更强的智能设备控制系统提供了新思路。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合，提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法，通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用，熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。
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