Awesome GitHub RepositoriesAgent Behavior Visualizers

Aceasta este o bibliotecă PyTorch de reinforcement learning concepută pentru antrenarea agenților în medii de simulare. Oferă o colecție de algoritmi de deep reinforcement learning axați pe metode de gradient de politică și optimizare trust-region. Biblioteca implementează o suită de algoritmi de gradient de politică, inclusiv A2C și PPO, alături de un framework pentru imitation learning folosind Generative Adversarial Imitation Learning. Dispune în mod specific de o implementare scalabilă a algoritmului ACKTR, utilizând aproximări Kronecker-factored pentru a permite o optimizare eficientă trust-region. Codul sursă acoperă capabilități mai largi, inclusiv interfețe standardizate de mediu pentru integrarea simulărilor, procesarea batch bazată pe experiență și instrumente pentru vizualizarea comportamentului agenților și a progresului antrenamentului.

Habitat-Lab is an open-source platform for training and evaluating embodied AI agents in photorealistic 3D indoor environments. It functions as a high-performance 3D indoor environment simulator that supports physics-based interaction, enabling research into navigation and manipulation tasks. The platform provides a modular task-environment abstraction that separates task logic from environment simulation, using configuration-driven pipeline assembly to compose simulation and training pipelines. It includes a hierarchical sensor-actuator architecture for mixing and matching perception and act