OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、离线强化学习、自博弈训练、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。 目前,OpenRL支持的特性包括: 简单易用且支持单智能体、多智能体...
元学习价值距离函数，得到的学习距离函数优于L2元学习值距离函数实验结果看起来很有趣，看起来一点也不像标准的L2损失，并不对称，甚至不凸，总之，元进化发现框架包括：使用 Jax 在 GPU 上运行一切使用进化方法跨整个训练轨迹的元学习。解释学习的元参数来「发现」关于学习算法的新见解案例研究这是一个非常强大的框...
近日,GitHub上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习(RL)框架引发关注。 项目地址:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法,并且易于定制。由于 JORLDY 目前还是 beta 版本,与现有框架相比存在一些不足。 开发团队表示未来将继续提高 JORLDY 的可用性。此外,他...
是纯 基于 PyTorch 代码的强化学习框架,代码里面写了多卡的支持,但是只是把网络使用 DataParallel 包了一下。 环境开源工作 Gym - openai github: github.com/StanfordVL/G OpenAI Gym **是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,提供了标准化的环境接口,是目前十分受欢迎的环境开源工作,包含如下经典环境: 算法环...
强化学习(RL)对大模型复杂推理能力提升有关键作用,然而,RL 复杂的计算流程以及现有系统局限性,也给训练和部署带来了挑战。近日,字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow(开源项目名:veRL),一个灵活且高效的 RL/RLHF 框架。...
人形机器人｜星动纪元开源端到端强化学习训练框架“Humanoid-Gym”，开启「sim-to-real」新时代 2024年3月5日，具身智能与人形机器人公司星动纪元联合清华大学、上海期智研究院开源了人形机器人强化学习训练框架Humanoid-Gym。此举意在降低人形机器人算法的开发门槛，助力全球学界和业界的研究者们在人形机器人领域的...
近日,GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习(RL)框架引发关注。 项目地址:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法,并且易于定制。由于 JORLDY 目前还是 beta 版本,与现有框架相比存在一些不足。 开发团队表示未来将继续提高 JORLDY 的可用性。此外...
用来训练 COBRA 模型的环境就是最近 deepmind 开源 DRL 三大框架之一,SpriteWorld。 SpriteWorld 是一个基于 python 的强化学习环境,它由一个可以自由移动的简单形状的二维竞技场组成。更具体地说,SpriteWorld 是一个二维方形竞技场,有不同数量的彩色 Sprites,可以自由放置和渲染,但不会发生碰撞。SpriteWorld 环境基于一...
但不用担心，Google 近日发布了一个替代方案：基于 TensorFlow 的开源强化学习框架 Dopamine（多巴胺）。 Google 的博文中提到，这个基于 Tensorflow 的强化学习框架，旨在为 RL 的研究人员提供灵活性，稳定性和可重复性的研究。受到大脑中奖励动机行为的主要成分的启发，以及反映神经科学与强化学习研究之间强烈的历史联系...
一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 作为专门面向机器学习的 Python 开源框架,Scikit-learn 内部实现了多种机器学习算法,容易安装和使用,样例丰富。 2. Mahout 在大数据分布式框架 Hadoop 下使用,包含了机器学习中常用的算法(含推荐算法)。