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alpha-zero-general

通用自学强化学习平台,支持多种游戏和深度学习框架

该项目基于AlphaGo Zero论文,提供了简化和灵活的自学强化学习实现,适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类,为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例,支持PyTorch和Keras框架,并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明,此外还提供预训练模型和Docker环境设置。

alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
AlphaGenGithub因子生成开源项目强化学习机器学习量化投资
AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口,支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法,以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
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。
genrl - 强化学习算法库,提供快速基准测试和示例教程
GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现
GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库,提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程,并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性,同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现,代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本,依赖于PyTorch和OpenAI Gym。
rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包,支持多种卡牌环境,并易于接入不同的强化学习和搜索算法,致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab(Rice及德克萨斯A&M大学)与全球开发者共同维护。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合,提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法,通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用,熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
SerpentAI - 强大的游戏代理框架,提供机器学习与AI研究的工具
GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门
Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架,专为开发者打造,以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具,同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用,并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统,采用开源MIT许可证,并探索为非技术用户提供Steam分发。
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。
Practical_RL - 强化学习开源课程:实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程,提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持,涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用,包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程,使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
rl-book - 强化学习理论及Python实现的教程和代码
GithubPyTorchReinforcement LearningTensorFlow开源项目理论算法
本书系统介绍强化学习,从基础理论到具体算法实现,包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照,实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码,适合希望深入理解和应用强化学习的读者。
gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战
AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子
该项目实现了经典视频游戏推箱子,旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的,有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置,不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置,适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装,并提供多种游戏变体,如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。
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