Learning to Fly

Trainierbare Quadrocopter-Steuerungsstrategien in 18 Sekunden

Normales ProduktProgrammierungQuadrocopterSteuerungsstrategie

Learning to Fly (L2F) ist ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, End-to-End-Steuerungsstrategien mittels Deep Reinforcement Learning zu trainieren und dies schnell auf einem handelsüblichen Laptop zu ermöglichen. Der Hauptvorteil des Projekts liegt in der hohen Trainingsgeschwindigkeit (wenige Sekunden) und der guten Generalisierungsfähigkeit der trainierten Strategien, die direkt auf reale Quadrocopter angewendet werden können. L2F basiert auf der Deep Reinforcement Learning Bibliothek RLtools und bietet detaillierte Installations- und Einsatzanleitungen, um Forschern und Entwicklern einen schnellen Einstieg und die Durchführung von Experimenten zu ermöglichen.

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Learning to Fly — Trainierbare Quadrocopter-Steuerungsstrategien in 18 Sekunden

mwp_ReFT — Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

Tiefergehendes Verständnis von Deep Learning — Vertiefte Auseinandersetzung mit den Prinzipien und Anwendungen von Deep Learning

Unitree RL GYM — Unitree Roboterplattform für Reinforcement Learning

agibot_x1_train — Modularer humanoiden Roboter für das Reinforcement Learning Training

R1-Omni — R1-Omni ist ein multimodalen Emotionserkennungsmodell, das Reinforcement Learning integriert und sich auf die Verbesserung der Interpretierbarkeit der multimodalen Emotionserkennung konzentriert.

SERL — SERL ist ein hochperformantes Software-Paket für robotergestütztes Reinforcement Learning.

AXLearn — Einheitliches Deep-Learning-Trainingsframework

SD3-Controlnet-Canny — Ein Deep-Learning-Modell zur Bilderzeugung.

Fathom 2.0 — Umfassende Lösung für Deep Learning

TFLearn — Hochentwickelte API zur Vereinfachung von Deep Learning mit TensorFlow

Cradl AI — API für die Dokumentenanalyse mittels Deep Learning

Bildfreistellung — Ein Online-Tool zur Bildfreistellung basierend auf Deep Learning

Microsoft Cognitive Toolkit — Open-Source-Tool für verteiltes Deep Learning

Keras — Eine einfach zu verwendende, flexible und leistungsstarke Deep-Learning-API

DeepFuze — Revolutionäres Deep-Learning-Tool zur Gesichtswandlung und Videogenerierung.

FaceChain — Eine Deep-Learning-Toolchain zur Generierung Ihres digitalen Zwillings.

x-flux — Sammlung von Skripten zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen

AudioCraft — Eine Deep-Learning-Bibliothek zur Audioverarbeitung und -generierung.

UnderstandingDeepLearning-DE — Klassische Lehrbuchübersetzung zum Thema Deep Learning auf Deutsch

MathBlackBox — Ein Deep-Learning-Modell, das mathematische Probleme als Blackbox behandelt.

fast.ai — Praktische Deep-Learning-Schulungen, die neuronale Netze wieder zugänglich machen.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero ist ein durch massives Reinforcement Learning trainiertes Inferenzmodell, das ohne überwachtes Feinabstimmen eine herausragende Inferenzleistung erzielt.

OMG — OMG ist ein auf Deep Learning basierendes Werkzeug zur Bildauflösungssteigerung.

VAST Data Platform — Datenplattform für Deep Learning und Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz in der Praxis: Lernen durch Machen — Eine Einführungswebsite für Künstliche Intelligenz (KI), die umfassende Kenntnisse im Machine Learning und Deep Learning vermittelt.

F5-TTS — Hochwertiges, auf Deep Learning basierendes Text-to-Speech-Synthesemodell

AnimateLCM — Dies ist ein Modell, das mithilfe von Deep Learning Animationsvideos aus Textbeschreibungen generiert.

RLLoggingBoard — Ein Werkzeug zur Visualisierung des Trainingsablaufs von Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF), das ein tiefes Verständnis und Debugging unterstützt.

Search-R1 — Ein effizientes Reinforcement-Learning-Framework zum Trainieren von Sprachmodellen (LLMs), die Inferenz und den Aufruf von Suchmaschinen durchführen.

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mwp_ReFT — Ein auf Deep Reinforcement Learning basierendes Framework zur Feinabstimmung von Modellen

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Unitree RL GYM — Unitree Roboterplattform für Reinforcement Learning

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R1-Omni — R1-Omni ist ein multimodalen Emotionserkennungsmodell, das Reinforcement Learning integriert und sich auf die Verbesserung der Interpretierbarkeit der multimodalen Emotionserkennung konzentriert.

SERL — SERL ist ein hochperformantes Software-Paket für robotergestütztes Reinforcement Learning.