强化学习工具集：实用AI解决方案总汇
Sample Factory: 高吞吐量的同步和异步强化学习框架
Sample Factory是一个高效的强化学习框架,专注于非常高效的同步和异步策略梯度(PPO)实现。它在各种领域都能实现最先进的性能,同时最大限度地减少所需的训练时间和硬件要求。
PufferLib: 简化复杂游戏环境的强化学习
PufferLib是一个创新的开源库,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习过程。它提供了一系列工具和接口,使研究人员和开发者能够更轻松地在各种复杂环境中进行强化学习实验。
MushroomRL: 简化强化学习实验的Python库
MushroomRL是一个开源的Python强化学习库，旨在为研究人员提供一个全面而灵活的框架，以最小化实施和测试新型强化学习方法的工作量。
Deep Reinforcement Learning (DRL) 算法在 PyTorch 中的实现与应用
本文详细介绍了多种流行的深度强化学习算法在PyTorch中的实现,包括Q-learning、DQN、PPO、DDPG、TD3和SAC等。文章还探讨了这些算法的原理、优缺点以及在实际问题中的应用,为读者提供了全面而深入的DRL算法学习指南。
awesome-offline-rl: 离线强化学习算法的精选集锦
本文详细介绍了GitHub上广受欢迎的awesome-offline-rl项目,该项目收集了离线强化学习领域的重要研究成果和综述文章,为研究人员提供了宝贵的资源。
强化学习课程材料:帕德博恩大学开放式教学资源
本文介绍了帕德博恩大学推出的开放式强化学习课程材料,包括讲义、习题及解答、在线视频等丰富资源,适合学生自学和教师授课使用。
深入探讨流行的强化学习算法:从原理到实践
本文全面介绍了常见的强化学习算法,包括策略梯度、Actor-Critic、DQN、SAC等,并结合代码实现讨论了算法的关键细节和实践技巧。文章既阐述了算法原理,又分享了实现经验,是一篇深入浅出的强化学习算法综述。
LightZero: 结合蒙特卡洛树搜索与深度强化学习的轻量级算法工具包
LightZero是一个开源的轻量级算法工具包,结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)技术。它支持多种MCTS+RL算法,并提供了高效、易用的实现。
gym-pybullet-drones: 一个强大的四旋翼无人机仿真环境
gym-pybullet-drones是一个基于PyBullet物理引擎的开源四旋翼无人机仿真环境,专为单/多智能体强化学习而设计。它提供了丰富的功能和灵活的接口,可用于无人机控制算法的研究与开发。
TextWorld: 微软推出的文本游戏生成与强化学习环境
TextWorld是一个由微软研究院开发的开源框架,用于生成文本游戏并为强化学习代理提供训练和测试环境。它为研究人工智能在自然语言理解、规划和决策等方面的能力提供了一个独特的平台。
深入探索 gym-anytrading：最简单、灵活且全面的 OpenAI Gym 交易环境
gym-anytrading 是一个为强化学习交易算法设计的 OpenAI Gym 环境集合，提供了简单、灵活且全面的交易模拟功能。本文将深入介绍其特性、使用方法以及在算法开发中的应用。
BeautifulAlgorithms.jl：Julia中优雅简洁的算法实现
BeautifulAlgorithms.jl是一个Julia语言库，收录了机器学习、优化、强化学习等领域的经典算法的简洁实现。本文 将介绍该项目的主要特点和包含的算法，展示其在算法教学和研究中的应用价值。
PPO x Family: 深度强化学习入门公开课
PPO x Family是一个由OpenDILab开发的深度强化学习入门公开课程。通过8个章节的内容,该课程深入讲解了PPO算法及其在各种复杂决策智能应用中的实践,旨在帮助学习者掌握深度强化学习的核心算法和应用技巧。
PARL: 高性能分布式强化学习框架
PARL是一个灵活高效的强化学习框架,提供可复现的算法实现、大规模并行训练能力和易于扩展的抽象设计,助力研究人员和开发者快速实现和优化强化学习算法。
《强化学习的数学基础》：深入浅出的数学视角
本文介绍了一本新的强化学习教材《强化学习的数学基础》，该书从数学角度深入浅出地讲解了强化学习的基本概念、问题和经典算法，适合对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和从业者阅读学习。
OpenSpiel: 一个用于游戏中强化学习研究的开源框架
OpenSpiel是一个由DeepMind开发的开源框架,用于在游戏中进行通用强化学习和搜索/规划研究。它支持多种游戏类型和算法,为研究人员提供了丰富的工具和资源。
大型语言模型在交互式环境中的在线强化学习应用
本文介绍了一种名为GLAM的方法,通过在线强化学习实现大型语言模型在交互式环境中的功能性接地,提高了模型在空间和导航任务中的表现和泛化能力。
Tianshou:一个优雅的PyTorch深度强化学习库
Tianshou是一个基于纯PyTorch的强化学习库,提供了高性能、模块化的框架和易用的API,用于构建深度强化学习智能体。它支持在线和离线RL、多智能体RL以及模型增强RL等多种范式。
Humanoid-Gym: 突破性的人形机器人强化学习框架
Humanoid-Gym是一个基于NVIDIA Isaac Gym的强化学习框架，专为训练人形机器人的运动技能而设计，着重实现从仿真到现实环境的零样本迁移。该框架不仅简化了仿真到现实的转换难度，还集成了从Isaac Gym到Mujoco的仿真到仿真框架，使用户能够在不同的物理仿真环境中验证训练策略的稳 健性和泛化能力。
panda-gym: 开源的目标条件机器人学习环境
panda-gym是一套基于PyBullet物理引擎和Gymnasium框架的机器人强化学习环境,为机器人学习研究提供了开源的仿真平台。
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