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RLcycle

开源强化学习框架 提供多种算法实现

RLcycle是一个开源的强化学习框架,实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建,集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发,支持Atari和PyBullet等环境,并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。

sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架,专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口,支持创建单代理和多代理强化学习环境,允许自定义状态和奖励函数,并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程,适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究,覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
dreamerv3-torch - DreamerV3算法的PyTorch实现 跨领域强化学习新突破
DreamerV3Github世界模型人工智能开源项目强化学习深度学习
dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明,支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法,能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目,为研究人员和开发者提供了实用的工具。
tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架
GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库
Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。
FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易
FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技
FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。
deep-rl-class - Hugging Face深度强化学习课程资源与教程
GithubHugging FaceReinforcement Learning人工智能开源项目深度强化学习课程
本页面提供Hugging Face深度强化学习课程的全部资源,包括mdx文件和教程笔记。学习者可获取课程大纲、注册信息及详细介绍,适合研究AI和机器学习的人员深入了解深度强化学习的核心概念和应用技术。
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。
ray - 全面扩展AI和Python应用的统一框架
GithubPythonRay人工智能分布式计算开源项目机器学习热门
Ray是一个统一的框架,专门用于扩展AI和Python应用。它包含一个核心分布式运行时和一套AI库,用于简化机器学习计算。无论是在单机还是集群上,Ray都能让相同的代码无缝扩展。此外,Ray支持各种机器、云服务提供商和Kubernetes,且拥有日益增长的社区生态系统。此框架易于安装,只需执行简单的命令即可:'pip install ray'。
rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境
GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优
RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合,支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法,带有经过优化的默认超参数,适用于教育和研究用途。注意:此库已停止维护,建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
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