Awesome GitHub RepositoriesPopulation-Based Training

FlappyLearning ist eine Sandbox für maschinelles Lernen und ein Trainer für neuronale Netze, der darauf ausgelegt ist, neuroevolutionäre Strategien zu simulieren. Es bietet eine Umgebung, in der künstliche Agenten mittels genetischer Algorithmen entwickelt werden, um ihre Leistung innerhalb einer Spielsimulation zu optimieren. Das System verwendet ein neuroevolutionäres Populationsmodell, das Feedforward-Neuronale-Netze nutzt, um autonome Spielagenten zu entwickeln. Es steuert die Evolution dieser Agenten durch generationsbasierte Iteration und verwendet fitnessbasierte Selektion, um zu bestimmen, welche Netzwerke überleben und sich reproduzieren. Das Trainings-Framework integriert stochastische Gewichts-Mutationen zur Erkundung neuer Verhaltensweisen sowie Elitismus-basierte Erhaltung, um die leistungsstärksten Merkmale über Generationen hinweg zu bewahren. Benutzer können Parameter wie Populationsgröße und Mutationsraten anpassen, um den Lernprozess zu optimieren.

IsaacGymEnvs is a GPU-accelerated physics sandbox and robotics policy training suite designed for reinforcement learning. It serves as a vectorized robotic simulator that runs thousands of parallel environments on GPUs to accelerate the training of neural networks. The project provides a sim-to-real transfer framework that utilizes domain randomization and physics variations to ensure policies trained in simulation are robust enough for deployment on real hardware. It distinguishes itself through a high-performance architecture that uses tensor-based state management to handle observations an