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nnabla-rl

深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建

nnablaRL深度强化学习神经网络库PythonGPU加速Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法
ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习
本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法，包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行，适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题，欢迎贡献改进建议或代码。
NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器
2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法
NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。
PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架
GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架
PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。
awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦
Githuboffline RL人工智能开源项目强化学习机器学习离线强化学习
该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库
GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习
TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源，
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源，从入门到高级应用全覆盖，涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台，您可以迅速找到所需资源，掌握最前沿的深度学习技术。
dl_note - 深度学习全栈指南 从计算机视觉到大语言模型
GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络
dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。
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