Awesome Real World RL：强化学习在现实世界应用中的资源汇总

Awesome Real World RL：强化学习在现实世界应用中的资源汇总

awesome-real-world-rl Great resources for making Reinforcement Learning work in Real Life situations. Papers,projects and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-real-world-rl

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Awesome Real World RL 是一个开源项目，旨在汇集和整理那些尝试将强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术应用于现实生活场景的资源。这个项目包含了大量的论文、项目、书籍、会议演讲、课程以及相关数据集等，为研究者和开发者提供了一个宝贵的知识库和资源平台。项目主要以 Markdown 语言编写，便于用户阅读和贡献。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是收集和整理以下方面的资源：

• 论文：涵盖了与现实世界强化学习相关的学术研究，包括域随机化、视觉基础的机器人运动控制、真实机器人操作任务中的现实差距量化等。
• 书籍：包含专门讨论现实世界应用或包含相关内容的书籍，如《Deep RL Hands On》和《Foundations of Deep Reinforcement Learning》。
• 会议演讲：搜集了与主题相关的视频演讲，如GPU技术会议、强化学习在AI中的角色和挑战等。
• 教育课程：提供与强化学习相关的免费和付费课程信息，例如斯坦福大学的元强化学习课程。
• 仿真到现实的转换：探讨使用生成对抗网络（GANs）等技术将模拟环境的数据转换为现实世界中的数据，以便更好地适应策略。
• 现实世界案例：展示了在真实世界中部署的强化学习项目和应用。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包含：

• 新论文：增加了关于模仿学习和元学习在现实世界应用中的最新研究论文。
• 新数据集：整合了更多用于深度数据驱动机器人学习的数据集，如D4RL（用于深度数据驱动的强化学习的数据集）。
• 新项目：添加了与机器人操作和视觉控制相关的实际项目。
• 新资源：更新了开源库、工具和研究人员的列表，以便用户能够获取最新的研究成果和工具。

此项目的持续更新，使得它成为强化学习领域研究者和开发者的宝贵资源。

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