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Sujet · reinforcement-learning

reinforcement-learning

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

304 dépôts
  • Algorithme Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) pour Super Mario Bros.

    1 111-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • purejaxrl@luchris429

    Implémentations RL de bout en bout extrêmement rapides avec Jax.

    1 102+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • skrl@Toni-SM

    Bibliothèque modulaire d'apprentissage par renforcement (RL) (implémentée en PyTorch, JAX et NVIDIA Warp) avec prise en charge de Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground et d'autres environnements

    1 095+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • DexterousHands@PKU-MARL

    Bibliothèque fournissant des tâches de manipulation à deux mains dextres via Isaac Gym

    1 093+6Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • xuance@agi-brain

    XuanCe : une bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond complète et unifiée

    1 083+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Stable-Retro@Farama-Foundation

    Un fork de gym-retro avec des jeux supplémentaires, des émulateurs et des plateformes supportées

    1 079+396Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Index d'algorithmes pour l'apprentissage par renforcement hors ligne (offline-rl)

    1 078+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • sumo-rl@LucasAlegre

    Environnements d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des feux de signalisation avec SUMO. Compatible avec Gymnasium, PettingZoo et les bibliothèques RL populaires.

    1 074+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Books@Rishabh-creator601

    Livres, PDF et EPUB pour divers domaines de la programmation.

    1 065+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Guide essentiel pour rester à jour sur l'IA, le ML, le DL et la vision par ordinateur.

    1 063+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • judgeval@JudgmentLabs

    La stack d'amélioration continue pour les agents. Nos données d'environnement et nos évaluations alimentent l'amélioration et la surveillance des agents.

    1 060+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Online-3D-BPP-PCT@alexfrom0815

    Implémentation du code pour "Learning Efficient Online 3D Bin Packing on Packing Configuration Trees". Nous proposons d'améliorer l'applicabilité pratique du problème de Bin Packing 3D en ligne (BPP) via l'apprentissage sur un arbre de configuration d'emballage hiérarchique, ce qui permet au modèle d'apprentissage par renforcement profond (DRL) de gérer facilement les contraintes pratiques et d'être performant même avec un espace de solution continu.

    1 047+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • GPTSwarm@metauto-ai

    🐝 Les premiers agents à auto-amélioration via RL / optimisation de prompts.

    1 041+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Parcours d'apprentissage complet pour ingénieurs Agent : maîtriser l'ingénierie IA à partir de zéro, 20 étapes, 503 cours, traduction complète, site dédié et vidéos explicatives animées.

    1 041+38Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • rl-tools@rl-tools

    La bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond la plus rapide.

    1 033+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • rl-book@ZhiqingXiao

    Codes sources du livre Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation

    1 033+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • sample-factory@alex-petrenko

    Apprentissage par renforcement synchrone et asynchrone à haut débit.

    1 022+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • rl-mpc-locomotion@silvery107

    Apprentissage par renforcement profond pour le contrôle MPC de la locomotion de robots quadrupèdes

    1 022+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • DeepRec@imsheridan

    Collection d'articles et de documents classiques et de pointe sur les systèmes de recommandation et la prédiction CTR.

    1 016+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • overcooked_ai@HumanCompatibleAI

    Un environnement de benchmark pour la performance en coopération totale entre humains et IA.

    1 003+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Ressources exceptionnelles sur l'IA de jeu pour l'apprentissage par renforcement multi-agents

    979+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Step-Audio-EditX@stepfun-ai

    Un puissant modèle d'édition audio basé sur l'apprentissage par renforcement et un LLM de 3 milliards de paramètres, spécialisé dans l'édition des émotions, du style de parole et des paralinguistiques, avec des capacités robustes de synthèse vocale zero-shot

    972+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Gymnasium-Robotics@Farama-Foundation

    Une collection d'environnements de simulation robotique pour l'apprentissage par renforcement

    963+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • verl-omni@verl-project

    Framework d'entraînement RL multimodal pour modèles de diffusion et omni

    955+60Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Université open source pour l'apprentissage automatique.

    955+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Liste de conceptions moléculaires et matérielles utilisant l'IA générative et l'apprentissage profond.

    952+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • AgileRL@AgileRL

    Optimisation de l'apprentissage par renforcement avec RLOps. Algorithmes et outils RL de pointe, avec un entraînement 10 fois plus rapide grâce à l'optimisation évolutionnaire des hyperparamètres.

    950+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • GibsonEnv@StanfordVL

    Environnements Gibson : perception du monde réel pour les agents incarnés

    947+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • Shimmy@Farama-Foundation

    PettingZoo and Gymnasium bindings for popular reinforcement learning environments outside of Farama

    947Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
  • mushroom-rl@MushroomRL

    Bibliothèque Python pour l'apprentissage par renforcement.

    944+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
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