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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
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。
ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架
GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习
ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。
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。
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。
rlax - JAX驱动的强化学习算法构建库
GithubJAXPython库RLax开源项目强化学习深度学习
RLax是基于JAX的强化学习工具库，提供实现智能体所需的核心模块。支持价值估计、分布式价值函数、通用价值函数和策略梯度等功能，适用于在线和离线学习。借助JAX实现即时编译，RLax能在多种硬件上高效运行，为开发者提供灵活的工具构建强化学习算法。
lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型
LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包，支持多种卡牌环境，并易于接入不同的强化学习和搜索算法，致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab（Rice及德克萨斯A&M大学）与全球开发者共同维护。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
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