Awesome Exploration Methods in Reinforcement Learning

Awesome Exploration Methods in Reinforcement Learning

awesome-exploration-rl A curated list of awesome exploration RL resources (continually updated) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-exploration-rl

项目基础介绍

本项目是由OpenDILab维护的一个开源项目，旨在收集和整理强化学习领域中的探索方法相关的资源。项目使用了Python编程语言，主要面向对强化学习探索策略感兴趣的科研人员和开发者。

核心功能

项目的核心功能是提供一个全面的强化学习探索方法的分类和总结，包括各种探索策略的研究论文和实现代码。它涵盖了以下几个方面的内容：

• 探索策略分类：将探索策略分为收集阶段策略和训练阶段策略，并进一步细分为多个子类别，如行动选择扰动、状态选择引导、参数空间扰动等。
• 研究论文汇总：收集了近年来在NeurIPS、ICML、ICLR等顶级会议上发表的相关论文，提供了论文的标题、作者、关键问题和实验环境等信息。
• 代码实现链接：为部分论文提供了相应的代码实现链接，方便用户进一步研究和使用这些探索策略。

最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 最新论文添加：更新了包括NeurIPS 2024、ICML 2024、ICLR 2024等会议的最新论文，让用户能够及时了解领域内的最新研究进展。
• 分类体系完善：对探索策略的分类体系进行了进一步的完善和细化，使得用户可以更加精准地找到自己感兴趣的方法。
• 示例方法更新：对部分探索策略的示例方法进行了更新，添加了新的研究论文和代码实现链接，提供了更多的学习和实践资源。

awesome-exploration-rl A curated list of awesome exploration RL resources (continually updated) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-exploration-rl