robohive

多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

RoboHive 机器人环境 MuJoCo OpenAI-Gym 机器人操作 Github 开源项目

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

文档

DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库

DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习

DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。

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。

he4o - 通用人工智能系统,支持多种学习方式和实时决策

Githubhe4o开源项目机器学习神经网络螺旋熵减机通用人工智能

he4o系统是一种通用人工智能（AGI）解决方案，结合了迁移学习和强化学习，支持稀疏码、概念和时序等知识表征。系统能自主执行终身动态学习，基于集合论和概率论进行计算，并利用DOP编程思想进行知识演化。he4o能在单机终端如iOS设备上高效运行。

Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版，适用于强化学习环境

C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习

Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本，提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块，支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境，包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。

koishi - 跨平台、可扩展、高性能的智能机器人开发框架

GithubKoishi开发框架开源项目插件生态聊天机器人跨平台

Koishi是一个功能强大的跨平台智能机器人开发框架。它拥有丰富的生态系统，提供超过1000个官方和社区插件，涵盖平台支持、业务功能等多个方面。Koishi不仅开箱即用，还配备了便捷的控制台和在线插件市场，便于非专业用户快速搭建机器人。对于开发者，Koishi提供了完善的TypeScript支持、单元测试和模块热重载等专业功能，有助于构建可扩展的解决方案。

tinyzero - 简易强化学习框架快速训练类AlphaZero智能体

AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索

tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。

hummingbot - 开源加密货币交易机器人框架支持多类型交易所

GithubHummingbot交易机器人加密货币交易开源框架开源项目自动化交易策略

Hummingbot是一个开源框架，用于构建加密货币交易机器人。它支持中心化和去中心化交易所，提供V2策略框架，可创建多场所、多时间框架的自动化交易策略。作为安全的本地客户端软件，Hummingbot由全球量化交易员和开发者社区驱动，旨在普及高频交易技术。

gymfc - 专注于姿态控制的飞行控制调优框架

GithubGymFC开源项目控制系统调优深度强化学习神经网络飞行控制

GymFC是一款专注于姿态控制的飞行控制调优框架，可以合成性能超越传统PID控制器的神经飞行控制器，也可以调优传统控制器。它是Neuroflight固件开发控制器的主要方法，支持多种飞行器。项目依赖Ubuntu和Gazebo模拟器，支持传感器数据订阅和控制信号发布。用户需要提供飞行控制器、调优器、环境接口和数字孪生来实现个性化调优。框架灵活，适合各种飞行控制系统开发，旨在扩展飞行控制研究领域。

roberta-large - 基于HPU的深度学习模型优化配置和训练方案

GithubHuggingfaceOptimum HabanaRoBERTa开源项目模型模型训练深度学习硬件加速

这是一个专门为roberta-large模型开发的HPU优化配置方案。项目基于Optimum Habana框架，集成了Hugging Face生态系统，提供GaudiConfig配置文件实现混合精度训练、AdamW优化和梯度裁剪等核心功能。支持单机及多机HPU环境下的模型训练和部署，可用于问答等自然语言处理任务。

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