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LightZero

整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包

LightZero是一个开源算法工具包,整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法,提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法,以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性,有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。

pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库
GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境,涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容,为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料,促进该领域的持续发展和创新。
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。
level-zero - 高性能异构计算的硬件抽象接口
API规范GithubLevel ZerooneAPI开源项目软件开发
oneAPI Level Zero 是一个开源项目,为高性能计算和异构编程提供低级硬件抽象接口。项目包含 Level Zero 规范的 API 头文件、加载器、验证层和跟踪层。作为 oneAPI 生态系统的组成部分,它使开发者能直接访问硬件加速器,实现高效的跨平台异构计算。此外,项目还集成了调试跟踪和日志功能,有助于开发者进行性能优化和问题诊断。
zero_nlp - 中文NLP训练与应用框架
Githubpytorchzero_nlp中文NLP大模型开源项目模型训练
zero_nlp是基于pytorch和transformers的中文NLP框架,支持从数据处理到模型部署的整个工作流程。它特别适用于处理大数据集、训练和部署多卡串联大模型,支持包括gpt2、clip在内的丰富模型类型,适用于文本分类、生成及多模态处理等多种任务。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
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。
MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法
GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成
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。
cleanrl - 一个深度强化学习库
CleanRLGithubPPO算法云集成单文件实现开源项目深度强化学习
CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库,提供单文件实现和广泛的算法支持,包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理,适用于研究与快速原型开发。
openrl - 综合性强化学习平台,支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架,支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持,兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时,OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置,并提供中英文文档。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
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