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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
Online-3D-BPP-DRL - 深度强化学习解决在线三维装箱问题的高效算法
3D装箱问题AAAIGithub在线算法开源项目深度强化学习约束优化
Online-3D-BPP-DRL项目开发了一种基于约束深度强化学习的在线三维装箱算法。该算法结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索,在优化装箱策略的同时考虑了稳定性约束。算法不仅适用于随机序列,还能解决实际场景中的三维装箱问题。项目提供完整代码实现,包含训练、测试和用户研究功能,为复杂三维装箱问题提供了创新解决方案。
deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程
Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉
deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发，旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现，还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境，且包含大量可重复使用的基准。
Open DeepLearning - AI学习资源库，探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库，致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源，涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台，Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料，助力用户深入探索AI技术，获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun，平台让AI学习变得更加便捷和高效，引领用户探索人工智能的无限可能。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。
rl-plotter - 绘制强化学习训练曲线的工具
Githubrl-plotter学习曲线开源项目强化学习数据可视化日志记录器
rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
reinforcement-learning-an-introduction - Sutton & Barto《强化学习: 介绍 (第2版)》的Python实现
GithubPythonReinforcement LearningSutton & Barto图像分析开源项目算法
该项目提供了Sutton和Barto所著《Reinforcement Learning: An Introduction（第2版）》的Python代码实现，涵盖各章节的示例和性能分析。项目专注于强化学习核心算法的实现和优化，适合打算深入了解和应用强化学习技术的开发者与研究人员。欢迎交流、贡献代码，提升项目质量与完整性。
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