deep-reinforcement-learning

Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) は、深層強化学習と模倣学習を用いてインテリジェントエージェントを訓練するための環境としてゲームやシミュレーションを利用可能にするオープンソースプロジェクトです。

Microsoft AI & Researchによる、Unreal Engine / Unityベースのオープンソース自動運転シミュレーター

FinRL®: 金融強化学習。

強化学習の中国語チュートリアル（蘑菇书🍄）、オンライン閲覧アドレス：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

自動運転研究のためのオープンソースシミュレータ

これらの刺激的な講義を通じて、Deep Learning、Reinforcement Learning、Machine Learning、Computer Vision、NLPにどっぷり浸りましょう!!

MITのDeep Learning関連コース向けのチュートリアル、課題、コンペティション。

研究フレンドリーな機能（PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG）を備えた、高品質な単一ファイルでの深層強化学習アルゴリズムの実装。

(⌐■_■) - WiFi pwningのためのbettercapへの深層強化学習の組み込み。

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning の実験資料

Deep Reinforcement Learning（Deep Q-learning）を使用したFlappy Birdハック。

実環境における強化学習のコース

Deep Reinforcement Learning NanoDegreeプログラムのリポジトリ

このリポジトリには、Hugging Faceの深層強化学習コースが含まれています。

『大语言模型』著者：赵鑫、李军毅、周昆、唐天一、文继荣

人間フィードバックによる強化学習（Reinforcement Learning with Human Feedback）のリソースを厳選したリスト（継続的に更新中）。

最小限でクリーンな強化学習のサンプル

FinRL-X: クオンツ取引向けの AI ネイティブなモジュール式インフラストラクチャ。

カード（ポーカー）ゲームにおける強化学習/AIボット - ブラックジャック、Leduc、テキサスホールデム、闘地主、麻雀、UNO

PyTorchによる深層強化学習アルゴリズムのモジュール化された実装

主要な深層強化学習（DRL）アルゴリズムのクリーン、堅牢、かつ統一された PyTorch 実装（Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL）

Tensorforce: 応用強化学習のためのTensorFlowライブラリ

GPUアクセラレーションと幅広いハードウェアをサポートする、オープンソースのニューラルネットワークチェスエンジン。

多様なタスクや環境でembodied AIエージェントを訓練するためのモジュール式高水準ライブラリ。

Stable Baselines3 強化学習エージェントのためのトレーニングフレームワーク。ハイパーパラメータ最適化と事前トレーニング済みエージェントが含まれています。

MuZero

PPO x Family DRLチュートリアルコース（意思決定AI入門公開講座：全8回でアルゴリズム理論の整理、コードロジックの理解、意思決定AIアプリの実践を習得）

PyTorch によるクリップ目的関数 Proximal Policy Optimization (PPO) の最小限の実装

深層強化学習：ゼロからのスタート！

FinRL-Meta: FinRL 用の動的データセットとマーケット環境