Accueil Projets tdmpc2
tdmpc2
Python

tdmpc2

Code pour "TD-MPC2 : Modèles du monde évolutifs et robustes pour le contrôle continu"

par nicklashansen · GitHub
Étoiles
Forks
Licence
Créé
Dernier commit
Langue
reinforcement-learningroboticsworld-modelMITPython
Voir sur GitHub
En termes simples

Implémentez un algorithme d'apprentissage par renforcement évolutif pour des tâches de contrôle continu en robotique avec ce code Python.

Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
tdmpc2 — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
894893
2026-07-202026-08-31
📈 Suivez tdmpc2

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Code pour "TD-MPC2 : Modèles du monde évolutifs et robustes pour le contrôle continu"

tdmpc2 compte 893 étoiles sur GitHub. Il a été forké 197 fois. tdmpc2 est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. tdmpc2 est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : reinforcement-learning, robotics, world-model.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que tdmpc2 ?

Code pour "TD-MPC2 : Modèles du monde évolutifs et robustes pour le contrôle continu"

tdmpc2 est-il open source ?

tdmpc2 est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

tdmpc2 est-il gratuit ?

Oui. tdmpc2 est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est tdmpc2 ?

tdmpc2 est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage tdmpc2 est-il écrit ?

tdmpc2 est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — tdmpc2

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=nicklashansen-tdmpc2)](https://olud.ai/project/nicklashansen-tdmpc2.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
FlashSAC
FlashSAC : Apprentissage par renforcement hors politique rapide et stable pour le contrôle de r…
334 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
agibot_x1_train
Le code d'entraînement en apprentissage par renforcement pour AgiBot X1.
1.7k · open-source
partageroboticsreinforcement-learning
OmniDrones
563 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
dreamer
Rêver pour contrôler : Apprendre des comportements par l'imagination latente
617 · artificial-intelligence
partageroboticsreinforcement-learning
daydreamer
DayDreamer : Modèles du Monde pour l'Apprentissage de Robots Physiques
450 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
ASAP
[RSS 2025] "ASAP : Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole…
2.1k · humanoid
partageroboticsreinforcement-learning
Deep-Reinforcement-Learning-Survey
Mon exploration sur l'enquête d'apprentissage par renforcement profond
432 · deep-learning
partageroboticsreinforcement-learning
RoboVerse
RoboVerse : Vers une plateforme unifiée, un ensemble de données et un benchmark pour l'apprenti…
1.8k · imitation-learning
partageroboticsreinforcement-learning
awesome-legged-locomotion-learning
Une liste sélectionnée de ressources pertinentes pour l'apprentissage de la locomotion à pattes…
482 · awesome
partageroboticsreinforcement-learning
mjrl
Algorithmes d'apprentissage par renforcement pour les tâches MuJoCo
465 · mujoco
partageroboticsreinforcement-learning

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.