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Sujet · reinforcement-learning

reinforcement-learning

Dépôts open source suivis étiquetés reinforcement-learning, triés par étoiles.

304 dépôts
  • Rainbow est tout ce dont vous avez besoin ! Un tutoriel étape par étape de DQN à Rainbow

    2 032+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • AgentFlow@lupantech

    AgentFlow : Optimisation de système agentique en flux continu.

    2 025+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Deep Learning avancé avec Keras, publié par Packt

    2 023+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Nemotron@NVIDIA-NeMo

    Hub de ressources développeur pour NVIDIA Nemotron — Une ressource centralisée pour les recettes d'entraînement, les guides d'utilisation, les jeux de données et des exemples de référence complets pour construire avec les modèles Nemotron.

    2 015+32Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Ressources IA GRATUITES - Cours, emplois, blogs, recherche en IA, et bien plus encore - pour tous !

    1 975+12Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • PhySO@WassimTenachi

    Optimisation symbolique physique

    1 972+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • all-rl-algorithms@FareedKhan-dev

    Implémentation simplifiée de tous les algorithmes d'apprentissage par renforcement (RL).

    1 929+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • TradingGym@Yvictor

    Environnement de trading et de backtesting pour entraîner des agents d'apprentissage par renforcement ou des algorithmes basés sur des règles simples.

    1 915+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • RoboVerse@RoboVerseOrg

    RoboVerse : vers une plateforme, un jeu de données et un benchmark unifiés pour l'apprentissage robotique évolutif et généralisable.

    1 851+41Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • awesome-AI-books@zslucky

    Sélection de livres et PDF sur l'IA pour l'apprentissage et le téléchargement, incluant des modèles de test pour s'exercer.

    1 799+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • snake@chynl

    Jouer au jeu du serpent avec l'IA.

    1 789+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • tnt@meta-pytorch

    Une bibliothèque légère d'outils et d'utilitaires pour l'entraînement PyTorch.

    1 722+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • agibot_x1_train@AgibotTech

    Code d'entraînement par apprentissage par renforcement pour AgiBot X1.

    1 698+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • bindsnet@BindsNET

    Simulation de réseaux de neurones impulsionnels (SNN) utilisant PyTorch.

    1 695+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • deep-neuroevolution@uber-research

    Neuroévolution profonde

    1 666-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • LightZero@opendilab

    [NeurIPS 2023 Spotlight] LightZero : un benchmark unifié pour la recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS) dans des scénarios de décision séquentielle généraux.

    1 642+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • safe-rlhf@PKU-Alignment

    Safe RLHF : Alignement de valeur contraint via l'apprentissage par renforcement sécurisé à partir de la rétroaction humaine

    1 613+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • NavRL@Zhefan-Xu

    [IEEE RA-L'25] NavRL : Apprentissage du vol sécurisé dans des environnements dynamiques (NVIDIA Isaac/Python/ROS1/ROS2)

    1 599+12Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • godot_rl_agents@edbeeching

    Package open-source permettant aux créateurs de jeux vidéo, chercheurs en IA et passionnés d'apprendre des comportements complexes pour leurs personnages non-joueurs ou agents.

    1 578+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • hands-on-rl@Paulescu

    Cours gratuit pour passer de débutant à expert en apprentissage par renforcement.

    1 570-2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • AgentEvolver@modelscope

    AgentEvolver : Vers un système d'agents auto-évolutifs efficace

    1 552+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Mortal@Equim-chan

    Une IA rapide et performante pour le mah-jong riichi, propulsée par Rust et l'apprentissage par renforcement profond.

    1 539+10Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • ai_all_resources@nivu

    Liste organisée des meilleures ressources en intelligence artificielle

    1 522+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • envpool@sail-sg

    Moteur d'exécution d'environnement parallèle haute performance basé sur C++ (environnement vectorisé) pour les environnements RL généraux.

    1 513+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • awesome-deep-rl@tigerneil

    Pour l'apprentissage par renforcement profond et le futur de l'IA.

    1 513+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • reasoning-gym@open-thought

    [NeurIPS 2025 Spotlight] Environnements de raisonnement pour l'apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables

    1 500+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Une liste organisée de liens et de bibliothèques logicielles utiles pour la robotique.

    1 483+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • tensor-house@ikatsov

    Une collection de notebooks Jupyter de référence et d'applications IA/ML de démonstration pour les cas d'usage en entreprise : marketing, tarification, chaîne d'approvisionnement, fabrication intelligente, et plus encore.

    1 453+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • TextWorld@microsoft

    TextWorld est un environnement d'apprentissage sandbox pour l'entraînement et l'évaluation d'agents d'apprentissage par renforcement (RL) sur des jeux textuels.

    1 442+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • walk-these-ways@Improbable-AI

    Outils d'entraînement et de déploiement RL sim-to-real pour le robot Unitree Go1.

    1 440+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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