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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。

ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架,支持弹性扩展
DRL算法ElegantRLGithub云原生并行计算开源项目深度强化学习
ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架,支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行,具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化,支持大规模计算节点扩展,并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3,ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目,并支持Isaac Gym等模拟器。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书
Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
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。
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。
awesome-model-based-RL - 模型化强化学习论文与资源汇总
DreamerGithubMCTS世界模型开源项目强化学习模型学习
本项目汇集了模型化强化学习(Model-Based RL)领域的精选研究论文,持续更新前沿进展。项目提供了将算法分为'学习模型'和'给定模型'两类的分类方法。收录内容包括经典论文、最新会议论文、教程和代码库,涵盖从基础理论到应用的多个主题。这一资源集合为研究人员提供了全面的参考材料,反映了模型化强化学习领域的发展动态。
rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练
GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略
rex-gym是一个开源项目,致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人,实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟,旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域,其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库
GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境,涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容,为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料,促进该领域的持续发展和创新。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
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