deep-reinforcement-learning

Das Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) ist ein Open-Source-Projekt, mit dem Spiele und Simulationen als Umgebungen zum Trainieren intelligenten Agenten mittels Deep Reinforcement Learning und Imitation Learning dienen können.

Open-Source-Simulator für autonome Fahrzeuge auf Basis von Unreal Engine / Unity, von Microsoft AI & Research

FinRL®: Financial Reinforcement Learning. 🔥

Chinesisches Tutorial zum Reinforcement Learning (Pilz-Buch 🍄), Online-Leseadresse: https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

Open-Source-Simulator für die Forschung zum autonomen Fahren.

Tauchen Sie ein in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision und NLP anhand dieser spannenden Vorlesungen!

Tutorials, Aufgaben und Wettbewerbe für die Deep-Learning-Kurse des MIT.

Hochwertige Ein-Datei-Implementierung von Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen mit forschungsfreundlichen Funktionen (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)

(⌐■_■) – Deep Reinforcement Learning zur Steuerung von bettercap für WiFi-Angriffe.

Laborunterlagen für MIT 6.S191: Einführung in das Deep Learning

Flappy-Bird-Hack mit Deep Reinforcement Learning (Deep Q-Learning).

Ein Kurs zum Thema Reinforcement Learning in der Praxis

Repository für das Deep Reinforcement Learning Nanodegree-Programm

Dieses Repository enthält den Deep Reinforcement Learning Course von Hugging Face.

„Large Language Models“ Autoren: Zhao Xin, Li Junyi, Zhou Kun, Tang Tianyi, Wen Jirong

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zu Reinforcement Learning from Human Feedback (kontinuierlich aktualisiert)

Minimale und saubere Beispiele für Reinforcement Learning

FinRL-X: Eine KI-native, modulare Infrastruktur für den quantitativen Handel

Reinforcement Learning / KI-Bots in Kartenspielen (Poker) – Blackjack, Leduc, Texas, DouDizhu, Mahjong, UNO.

Modularisierte Implementierung von Deep-RL-Algorithmen in PyTorch

Saubere, robuste und einheitliche PyTorch-Implementierung beliebter Deep Reinforcement Learning (DRL)-Algorithmen (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL)

Tensorforce: eine TensorFlow-Bibliothek für angewandtes Reinforcement Learning

Open-Source-Schach-Engine mit neuronalem Netzwerk, GPU-Beschleunigung und breiter Hardwareunterstützung.

Eine modulare High-Level-Bibliothek zum Trainieren verkörperter KI-Agenten in verschiedenen Aufgaben und Umgebungen.

Ein Trainings-Framework für Reinforcement-Learning-Agenten von Stable Baselines3, einschließlich Hyperparameter-Optimierung und vortrainierten Agenten.

MuZero

PPO x Family DRL Tutorial-Kurs

Minimale Implementierung von PPO (Proximal Policy Optimization) mit gekappter Zielfunktion in PyTorch

Deep Reinforcement Learning: Von Null auf Hundert!

FinRL­®-Meta: Dynamische Datensätze und Marktumgebungen für FinRL.