gymnasium

Một API chuẩn dành cho môi trường học tăng cường đa tác nhân (multi-agent reinforcement learning), đi kèm các môi trường tham khảo phổ biến và các tiện ích liên quan

Môi trường lưới thế giới đơn giản và dễ cấu hình cho học tăng cường

Môi trường PyBullet Gymnasium cho học tăng cường đơn và đa tác nhân để điều khiển quadcopter

Môi trường Học tăng cường dựa trên trò chơi Doom năm 1993 :godmode:

Các triển khai PyTorch sạch cho các thuật toán học bắt chước và học tăng cường dựa trên phần thưởng

Định dạng chuẩn cho các tập dữ liệu học tăng cường ngoại tuyến (offline reinforcement learning), đi kèm các tập dữ liệu tham chiếu phổ biến và các tiện ích liên quan

Thư viện Reinforcement Learning (RL) dạng mô-đun (được triển khai bằng PyTorch, JAX và NVIDIA Warp) hỗ trợ Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground và các môi trường khác.

Một bản fork của gym-retro với các trò chơi, trình giả lập và nền tảng được hỗ trợ bổ sung.

Môi trường học tăng cường cho điều khiển tín hiệu giao thông với SUMO. Tương thích với Gymnasium, PettingZoo và các thư viện RL phổ biến.

Bộ sưu tập các môi trường mô phỏng robot dành cho học tăng cường

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

Khung làm việc học tăng cường thống nhất

Các môi trường Gymnasium đa mục tiêu cho học tăng cường

Một khung mở để mô phỏng và triển khai các đàn drone dựa trên nhận thức PX4/ArduPilot với ROS2, YOLO, LiDAR, NVIDIA Jetson

Triển khai các thuật toán học tăng cường đa mục tiêu.