deep-reinforcement-learning

Das Snake-Spiel mit KI spielen.

Die 200 beliebtesten Deep-Learning-GitHub-Repositories sortiert nach Sternen

Eine Bibliothek für Offline-Deep-Reinforcement-Learning

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zu Diffusion Models im Bereich RL (laufend aktualisiert)

Kostenloser Kurs, der Sie von Null zum Reinforcement-Learning-Profi macht 🦸🏻‍🦸🏽

Für Deep RL und die Zukunft der KI.

Eine Plattform für künstliche Intelligenz für StarCraft II mit groß angelegtem verteiltem Training und Großmeister-Agenten.

Deep Reinforcement Learning für die Navigation von mobilen Robotern im ROS Gazebo Simulator. Mithilfe eines neuronalen Netzwerks mit Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) lernt ein Robot, in einer simulierten Umgebung zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren und dabei Hindernissen auszuweichen.

Modulares Deep-Reinforcement-Learning-Framework in PyTorch. Begleitbibliothek zum Buch "Foundations of Deep Reinforcement Learning".

Ein Repository ist alles, was für Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) erforderlich ist

Minimale Deep Q Learning (DQN & DDQN) Implementierungen in Keras

JMLR: OmniSafe ist ein Infrastruktur-Framework zur Beschleunigung der SafeRL-Forschung.

Sehr schnelle End-to-End-Jax-RL-Implementierungen

Dies ist eine Bibliothek, die Aufgaben zur Manipulation mit zwei geschickten Händen über Isaac Gym bereitstellt.

Reinforcement-Learning-Umgebungen für die Ampelsteuerung mit SUMO. Kompatibel mit Gymnasium, PettingZoo und gängigen RL-Bibliotheken.

Quellcode für das Buch „Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation“

Optimierung von Reinforcement Learning mit RLOps. State-of-the-Art-RL-Algorithmen und -Tools mit 10-mal schnellerem Training durch evolutionäre Hyperparameter-Optimierung.

Gibson Environments: Real-World-Wahrnehmung für embodied Agents

Python-Bibliothek für Reinforcement Learning.

Eine kuratierte Liste fantastischer Ressourcen zum Thema Deep Reinforcement Learning

PyTorch-Code für das ICLR-20-Paper "Learning to Explore using Active Neural SLAM"

Dieses Repository enthält die meisten PyTorch-Implementierungen klassischer Deep-Reinforcement-Learning-Algorithmen, einschließlich DQN, DDQN, Dueling Network, DDPG, SAC, A2C, PPO, TRPO (weitere Algorithmen in Entwicklung).

Eine PyTorch-Bibliothek zum Erstellen von Deep-Reinforcement-Learning-Agenten.

Ein Reinforcement-Learning-Paket für Julia

Die SSBM "Phillip" KI.

Algorithmen für Imitation Learning.

Python-Skript zur automatischen Segmentierung von Börsendaten (Striche, Liniensegmente, Zentren, Kauf-/Verkaufspunkte) basierend auf High/Low-Kursdaten.

Mensch-Fahrzeug-Simulator

Deep Reinforcement Learning (PPO) im autonomen Fahren (Carla) [von Grund auf]

羊了个羊 + 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning + 3 Tiles Game)