reinforcement-learning

Code für „TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous Control“

UniRL ist ein Framework für das Reinforcement Learning multimodaler Einheitsmodelle

🦁 Eine forschungsfreundliche Codebasis für schnelle Experimente mit Multi-Agenten-Reinforcement-Learning in JAX

Die Multi-Agent Resource Optimization (MARO) Plattform ist eine Instanz von Reinforcement Learning as a Service (RaaS) für reale Ressourcenoptimierungsprobleme.

Zusammenfassung wichtiger Paper und Blogs über Diffusionsmodelle zum Erlernen des Themas. Detaillierte Liste aller veröffentlichten Paper zu Diffusions-Robotik.

UniLab: Eine heterogene Architektur für Roboter-RL jenseits von GPU-dominierten Paradigmen

PyBullet CartPole- und Quadrotor-Umgebungen mit symbolischer A-priori-Dynamik von CasADi für lernbasiertes Steuern und Reinforcement Learning

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zu Decision Transformer (wird laufend aktualisiert).

👉 CARLA-Ressourcen wie Tutorials, Blogs, Code usw. https://github.com/carla-simulator/carla

Honor of Kings AI Open Environment von Tencent

Eine PyTorch-Bibliothek für alles rund um Reinforcement Learning (RL) für Combinatorial Optimization (CO)

Transformers sind mustereffiziente Weltmodelle. ICLR 2023, unter den besten 5%.

Eine kuratierte Liste fantastischer Ressourcen zum Thema Deep Reinforcement Learning

Tien Kung-Lab: Direkter IsaacLab-Workflow für Roboter auf Beinen

🕹️ Eine vielseitige Sammlung skalierbarer Reinforcement-Learning-Umgebungen in JAX

KI-Tool für das molekulare Design für De-novo-Design, Scaffold-Hopping, R-Gruppen-Ersatz, Linker-Design und Molekülobservierung.

[CoRL 2024] HumanPlus: Humanoid Shadowing and Imitation from Humans

Multi-Agent Reinforcement Learning mit JAX

Einheitliches Reinforcement-Learning-Framework

🌟 Eine kuratierte Sammlung kostenloser, hochwertiger KI-Tools 🤖, APIs 🔗, Datensätze 📊 und Lernressourcen 📚 zu Machine Learning 🧠, Deep Learning 🧩, generativer KI 🎨, NLP 💬 und Data Science 📈. Entwickelt, um Entwicklern 👩‍💻, Forschern 🔬 und Kreativen ✨ dabei zu helfen, schneller mit KI zu experimentieren und Anwendungen zu entwickeln ⚡.

Python-Implementierungen von Contextual-Bandits-Algorithmen

🚀🚀🚀 Eine Sammlung großartiger öffentlicher Projekte zu Large Language Models (LLM), Vision Language Models (VLM), Vision Language Action (VLA), AI Generated Content (AIGC) sowie den zugehörigen Datensätzen und Anwendungen.

Dieses Repository dient als Baseline für sicheres bestärkendes Lernen (Safe Reinforcement Learning).

Eine kuratierte Liste fantastischer NVIDIA Isaac Gym-Frameworks, -Paper, -Software und -Ressourcen

Eine kuratierte Sammlung von Artikeln, technischen Berichten, Frameworks und Tools zur On-Policy-Distillation (OPD) von großen Sprachmodellen

MobileGym: Eine verifizierbare und hochparallele Simulationsplattform für die Forschung zu mobilen GUI-Agenten · Im Browser laufender Android-Emulator · Browser-hosted Android Simulator · Verifizierbare Evaluierung · Skalierbares Online-RL-Training

BFM_Zero: Ein prompt-steuerbares Verhaltensgrundlagenmodell für die Steuerung humanoider Roboter mittels unüberwachten bestärkenden Lernens

MDPs und POMDPs in Julia – Eine Schnittstelle zum Definieren, Lösen und Simulieren vollständig und teilweise beobachtbarer Markov-Entscheidungsprozesse auf diskreten und kontinuierlichen Räumen.

Sammlung von Roboterumgebungen basierend auf der PyBullet-Physik-Engine und gymnasium.

Multi-Objective-Gymnasium-Umgebungen für Reinforcement Learning