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MEEE

模型集成探索与利用强化学习算法

MEEE是一个开源项目,提出了基于模型集成的探索与利用方法,旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发,实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法,支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略,MEEE平衡了探索和利用,有效提升了强化学习算法的性能和效率。

M7-7b - 第三方开源项目的模型合并和性能优化
ASCII艺术GithubHuggingfaceLarge Language Modelmergekit开源项目模型模型合并神经网络
M7-7b项目通过mergekit工具和slerp方法实现多个语言模型的高效合并与优化。项目提供了丰富的技术细节,包括参数设置、数据类型和合并流程等,帮助开发者在模型性能提升和应用中获得实用指导。结合liminerity/merge等模型的实例解析,展示了开源项目在AI模型整合中的创新应用,适合对模型合并技术有兴趣的专业人士了解和研究。
makeMoE - 从零构建的稀疏混合专家语言模型的makemore项目
DatabricksGithubmakeMoEpytorch开源项目稀疏专家混合语言模型
makeMoE是一个基于Andrej Karpathy的makemore项目, 从零构建的稀疏混合专家语言模型。它借鉴了makemore的部分组件,例如数据预处理和生成莎士比亚风格文本。在架构上,makeMoE引入了稀疏专家混合、Top-k门控和噪声Top-k门控等改进。项目在Databricks上使用单一A100 GPU开发,支持大规模GPU集群扩展,并通过MLFlow进行指标跟踪。项目强调代码的可读性和修改性,适合深入学习和改进。
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。
Evolutionary-Algorithm - 遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程
GithubMEvoNEAT开源项目莫烦Python进化策略遗传算法
本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题(Travel Sales Problem)和查找路径(Find Path)示例,有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供,进一步方便了开发者实施和优化这些算法。
MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1 - 深入了解MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1的性能与技术更新
AI2 Reasoning ChallengeGithubHellaSwagHuggingfaceMixTAO-7Bx2-MoE开源项目文本生成模型语言模型
MixTAO-7Bx2-MoE-v8.1是一种新兴的Mixture of Experts (MoE)模型,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等数据集上表现出色。它在多项选择复杂任务中达到了89.22%的准确率,显示出强大的推理能力。随着持续更新,该模型在大语言模型领域具有重要的应用前景。
MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究
GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型
MMSA是一个多模态情感分析统一框架,集成15种先进MSA模型,支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具,方便使用。结合MMSA-FET工具包,可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台,助力相关领域的深入研究与创新。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例,包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例,覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新,提供最新的研究动态和工具,如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
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