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rl-plotter

绘制强化学习训练曲线的工具

rl-plotter强化学习学习曲线日志记录器数据可视化Github开源项目

rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。

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介绍相关项目
ChartAI - 智能图表生成与数据可视化平台
AI工具ChartAI可视化图表生成数据分析
ChartAI是一个智能数据可视化平台，支持创建多种图表类型，如实体关系图、时间线、甘特图、思维导图和流程图。平台集成了数据分析功能，用户可导入或生成数据集。通过AI技术，ChartAI简化了数据可视化过程，提高了数据理解和展示效率。作为强大的图表生成工具，ChartAI为专业分析师和普通用户提供了创建富有洞察力图表的能力。支持多种图表类型和提供数据导入生成功能，ChartAI是您理想的数据可视化工具选择。
llm.report - 开源OpenAI API日志记录与分析工具
GithubOpenAIllm.report开源平台开源项目日志分析用户分析
llm.report是一个开源工具，用于记录和分析OpenAI API请求日志。用户可以分析API成本、优化提示词，并计算AI应用的用户成本。尽管项目已停止维护，仍提供详细的自托管安装指南和多种功能。
sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法，以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展，实现了算法与环境的解耦，适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中，SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN
Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习
本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。
SolidUI - AI生成图形解决方案，支持多种图表和场景构建
AI绘图GithubNLPSolidUI图形生成开源项目深度学习
SolidUI结合自然语言处理和计算机图形技术，实现从文本描述到图形生成。核心特点包括简洁流程、多数据源支持、3D场景展示和容器化部署。自主研发的Vincent图表语言模型通过RLHF优化生成性能，确保图形质量和准确性。适用于快速构建可视化工具，满足高质量图形展示需求。
cartpole - 强化学习算法DQN在OpenAI Cartpole环境中的应用
Adam优化器CartpoleDQNGithubOpenAI开源项目深度强化学习
该项目展示了如何在OpenAI的Cartpole任务中应用DQN（深度Q学习）算法解决问题。通过调整超参数如GAMMA、学习率和记忆大小，目标是防止附有未驱动关节的杆子在无摩擦轨道上的小车倒下，以保持杆子直立并获得高奖励。解决标准是连续100次试验中平均奖励达到195。
llm-comparator - 交互式可视化工具对比分析大语言模型性能
GithubJSON格式LLM ComparatorPython库可视化工具开源项目模型评估
LLM Comparator是一个开源的交互式可视化工具,用于分析和比较大语言模型的评估结果。用户可上传自定义JSON文件或使用示例数据,通过多种可视化方式展示不同模型在各类任务中的表现差异。工具配套Python库可生成兼容JSON文件,支持自动模型评估和原理聚类。研究人员和开发者可借助此工具深入洞察不同模型的优劣,为大语言模型研究提供直观分析支持。
DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库
DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习
DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。
RLeXplore - 统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究
GithubRLeXplore内在激励开源项目强化学习模块化算法实现
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。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
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