cleanrl

一个深度强化学习库

CleanRL 深度强化学习单文件实现云集成 PPO算法 Github 开源项目

CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。

文档

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。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

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。

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。

Contra-PPO-pytorch - Contra NES游戏中的Proximal Policy Optimization算法实现与训练方法

AI训练Contra NesGithubPPOPython代码开源项目强化学习

本项目利用Proximal Policy Optimization (PPO)算法，通过Python代码训练AI智能体进行Contra NES游戏。PPO算法由OpenAI提出，其早期版本曾用于训练OpenAI Five在电竞中取得胜利。项目提供了详细的训练指南、示例代码，并支持Docker环境，方便进行模型的训练和测试。本项目展示了PPO算法在游戏AI中的实际应用效果。

rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库

Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法

rliable是一个开源Python库，旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能，即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据，致力于克服现有评估方法的局限性，增强结果的可重复性和统计稳健性。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型

CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶

该项目在CARLA仿真环境中，使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器（VAE），加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建，重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

RL-Theory-book - 强化学习理论与算法全面指南

Github人工智能开源项目强化学习深度学习理论算法

该书全面介绍强化学习理论，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察，适合强化学习研究者和实践者参考。

DRLX - 强化学习框架优化扩散模型

DRLXGithubStable Diffusion分布式训练开源项目强化学习扩散模型

DRLX是一个基于强化学习的扩散模型分布式训练库。它与Hugging Face的Diffusers库集成，支持多GPU和多节点训练。DRLX兼容Stable Diffusion等模型，实现DDPO算法训练。该库采用即插即用设计，训练模型可直接用于原始管道。DRLX集成了美学评分奖励模型和PickAPic提示词生成功能，为扩散模型研究提供了全面的工具集。

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