pytorch-rl

Pytorch中的深度强化学习算法实现

Pytorch 强化学习深度学习 OpenAI Gym 机器人任务 Github 开源项目

pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。

文档

drl-zh - 深度强化学习入门，从零开始实现经典算法

Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

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。

hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程

GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程

hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法，通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例，并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释，适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。

HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架

GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正

HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。

d3rlpy - 支持离线和在线深度强化学习的实用算法库

Githubd3rlpy安装开源项目强化学习离线RL算法

d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。

nnabla-rl - 深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建

GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库

nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库，适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API，集成多种经典和前沿强化学习算法，实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程，安装便捷，兼容GPU加速，并提供交互式示例便于快速上手。

irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现

GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现

该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。

OfflineRL-Kit - 高效易用的PyTorch离线强化学习库

GithubPyTorch实验管理开源项目模型训练离线强化学习算法库

OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。

Super-mario-bros-PPO-pytorch - 通过PyTorch和PPO算法掌握超级马里奥兄弟游戏的AI训练

AI算法GithubPPOSuper Mario Bros代码实现开源项目训练模型

该项目采用OpenAI开发的Proximal Policy Optimization (PPO) 算法，有效地训练AI，使其在超级马里奥兄弟游戏中完成31/32关卡。PPO算法因其出色的性能和适应性而广受关注，适用于视频游戏AI开发等多种场景。

PaLM-rlhf-pytorch - 结合PaLM架构的RLHF创新实现

GithubPaLMRLHF人工智能人类反馈开源项目强化学习

本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈（RLHF），适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术，提供详细的安装和使用指南。加入社区，探索最新的PPO和RL技术进展。

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