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深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Reinforcement Learning Deep Reinforcement Learning Unsupervised RL Model-based Policy Gradient Github 开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

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介绍相关项目

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。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。

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。

awesome-RLHF - 人类反馈下的强化学习文献合集

GithubRLHFReinforcement Learning人类反馈大型语言模型奖励模型开源项目

此页面汇集了关于强化学习与人类反馈（RLHF）的最新研究论文，涵盖从基础概念到高级技术，包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新，跟踪此领域的前沿进展。

awesome-model-based-RL - 模型化强化学习论文与资源汇总

DreamerGithubMCTS世界模型开源项目强化学习模型学习

本项目汇集了模型化强化学习(Model-Based RL)领域的精选研究论文，持续更新前沿进展。项目提供了将算法分为'学习模型'和'给定模型'两类的分类方法。收录内容包括经典论文、最新会议论文、教程和代码库，涵盖从基础理论到应用的多个主题。这一资源集合为研究人员提供了全面的参考材料，反映了模型化强化学习领域的发展动态。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编

Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目

此资源汇聚了最新的自主智能体研究论文，涵盖了强化学习（RL）和大型语言模型（LLM）智能体方向。汇编内容包括ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议上接受的论文，并分类为任务跟随、世界模型构建、跨任务泛化、持续学习及RL与LLM的结合等专题。该项目旨在持续更新，为研究者提供全面参考，并欢迎提交issue推荐其他相关研究。

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

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