mctx

高效JAX实现的蒙特卡洛树搜索库

Mctx是一个基于JAX的蒙特卡洛树搜索库，实现了AlphaZero和MuZero等算法。该库支持JIT编译和并行批处理，以提高计算效率。Mctx平衡了性能和易用性，为研究人员提供了探索搜索型强化学习算法的便利工具。它包含通用搜索函数和具体策略实现，用户只需提供学习到的环境模型组件即可使用。

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介绍相关项目

dynamax - JAX驱动的概率状态空间模型库

GithubJAX开源项目概率模型状态空间模型隐马尔可夫模型高斯状态空间模型

Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库，包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口，与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档，便于使用和学习。

evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架

GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略

evosax是基于JAX的进化策略框架，通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法，采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan，可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。

sbx - Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库

GithubStable Baselines Jax开源项目强化学习机器学习算法实现

SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本，集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API，可与RL Zoo无缝对接，并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。

optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架

GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习

Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件，支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计，重视代码可读性和结构化，便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数，为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。

learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架

GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习

learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。

flashbax - JAX强化学习高效体验回放缓冲库

FlashbaxGithubJAX开源项目强化学习深度学习经验回放缓冲区

Flashbax是一个为JAX设计的高效体验回放缓冲库,适用于强化学习算法。它提供平坦缓冲、轨迹缓冲及其优先级变体等多种缓冲类型,特点是高效内存使用、易于集成到编译函数中,并支持优先级采样。Flashbax还具有Vault功能,可将大型缓冲区保存到磁盘。这个简单灵活的框架适用于学术研究、工业应用和个人项目中的体验回放处理。

pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究

GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器

Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。

axlearn - 支持构建大规模深度学习模型的高效工具库

AXLearnGithubJAXXLA开源项目机器学习深度学习

AXLearn是一个基于JAX和XLA的深度学习库，支持大规模模型的构建、迭代和维护。该库允许用户通过配置系统从可重用模块中组合模型，并兼容Flax和Hugging Face transformers等库。AXLearn能够高效地在众多加速器上训练数百亿参数的模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域，还支持在公共云上运行并提供作业和数据管理工具。了解更多详情，请参阅其核心组件和设计文档。

evojax - 基于JAX的高性能神经进化工具包

EvoJAXGithubJAX开源项目机器学习硬件加速神经进化

EvoJAX是基于JAX库开发的神经进化工具包,支持在多个TPU/GPU上并行运行神经网络。通过在NumPy中实现进化算法、神经网络和任务,并即时编译到加速器上运行,EvoJAX显著提升了神经进化算法的性能。该工具包提供了多个示例,涵盖监督学习、强化学习和生成艺术等领域,展示了如何在几分钟内完成原本需要数小时或数天的进化实验。EvoJAX为研究人员提供了一个高效、灵活的神经进化开发平台。

optimistix - JAX生态系统中的高效非线性求解器

GithubJAXOptimistixPython库开源项目数值优化非线性求解器

Optimistix是一个基于JAX的非线性求解器库，专门用于根查找、最小化、不动点和最小二乘问题。该库提供可互操作的求解器和模块化优化器，支持PyTree状态，并与Optax兼容。Optimistix具有快速编译和运行时间，充分利用JAX的自动微分、自动并行和GPU/TPU支持等特性，为科学计算和机器学习领域提供高效工具。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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