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逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现

Inverse Reinforcement Learning Python TensorFlow 算法实现强化学习 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

VIRL - 将虚拟智能融入现实生活的创新平台

GithubV-IRL人工智能平台开源项目智能代理真实环境交互虚拟智能

V-IRL是一个虚拟智能研究平台，致力于将虚拟智能技术应用到现实生活中。该平台为智能代理提供可扩展的虚拟环境，实现与现实世界的高效交互。这个由香港大学和纽约大学研究人员开发的项目，为人工智能研究提供了新的方向，推动了虚拟智能在日常生活中的实际应用。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法

BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习

这个开源项目开发了GLAM方法，通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码，支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南，便于其他研究人员复现和拓展相关研究。

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。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

RLeXplore - 统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究

GithubRLeXplore内在激励开源项目强化学习模块化算法实现

RLeXplore是一个统一的模块化工具包，实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素，包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型，如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果，为内在动机强化学习研究提供了有力支持。

DQN-Atari-Agents - 丰富DQN算法库，实现模块化训练与高效并行

AtariDDQNDQNGithubPythonRainbow开源项目

该项目提供了多种DQN算法的模块化训练方法，支持从原始像素或内存数据进行训练，并提高了训练速度。可选版本包括DDQN、Dueling DDQN等，可以通过组合Noisy layer、PER、多步目标等扩展为Rainbow算法。项目详细介绍了各类算法的使用方法及其在Atari和CartPole环境中的性能表现，适合用于研究和项目应用。

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1 - 基于LLaMA-3的开源奖励函数，支持多种RLHF方案的高性能实现

GithubHuggingfaceLLaMA3RLHF人工智能奖励建模开源项目模型模型训练

FsfairX-LLaMA3-RM-v0.1是一个基于LLaMA-3开发的强化学习奖励模型。该模型在Reward-Bench测试中取得了Chat 99.44分、Safety 88.76分等优秀成绩，支持PPO等多种人类反馈学习方法。项目提供完整的训练代码和使用示例，有助于开发更安全的AI应用。

openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习

OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。

相关项目

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