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RLeXplore

统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究

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。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
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。
RLHF-Reward-Modeling - 训练 RLHF 奖励模型的配方
ArmoRMBradley-Terry Reward ModelGithubRLHFRewardBenchpair-preference model开源项目
该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练,提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型,并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果,适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。
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。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL
GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习
MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库,集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法,便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境,涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境,为研究提供多样化选择。
motif - 利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架
AIGithubMotifNetHack大语言模型开源项目强化学习
Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。
Eureka - 基于大型语言模型的人类级奖励设计算法
EurekaGithub大语言模型奖励设计开源项目强化学习机器人控制
Eureka是一种基于大型语言模型的人类级奖励设计算法,利用GPT-4等先进LLM进行奖励代码的进化优化。在29个开源强化学习环境中,Eureka在83%的任务上超越人类专家,平均提升52%。该算法还实现了无梯度人类反馈强化学习方法,并首次展示了能以人类速度旋转笔的五指Shadow Hand仿真。
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。
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境,实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3,为强化学习研究和教学提供了实用工具。
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