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DouZero

利用自我对弈深度强化学习技术掌握斗地主游戏

DouZero斗地主深度强化学习DouDizhu快手Github开源项目热门

DouZero是一个基于自我对弈的深度强化学习框架，专注于中国最流行的纸牌游戏斗地主。该项目由快手AI平台开发，通过深度神经网络、动作编码和并行执行者的结合，实现了在斗地主这一具有高度竞争与合作、信息不完全、状态空间巨大以及复杂动作空间的游戏领域中的显著进步。DouZero不仅在轻松应对大量可能动作方面取得了突破，而且在全球范围内的多个AI竞赛中名列前茅。项目代码已在GitHub公开，以期为未来的研究提供动力和启示。

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介绍知识库相关项目
alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台，支持多种游戏和深度学习框架
Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
该项目基于AlphaGo Zero论文，提供了简化和灵活的自学强化学习实现，适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类，为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例，支持PyTorch和Keras框架，并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明，此外还提供预训练模型和Docker环境设置。
DI-1024 - 将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目
1024游戏DI-1024GithubMuZeroStochasticMuZero开源项目深度强化学习
DI-1024是一个将深度强化学习技术应用于1024（又称2048）数字游戏的开源项目。它提供在线试玩体验和完整的强化学习训练示例，采用MuZero和StochasticMuZero等算法来开发高水平的游戏AI。该项目为研究人员和游戏爱好者创造了一个探索人机交互的平台，展示了AI在策略游戏中的应用。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
LightZero - 整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包
GithubLightZeroMCTS开源工具包开源项目强化学习算法基准测试
LightZero是一个开源算法工具包，整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法，提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法，以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性，有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。
Poker - 多平台实时对战的智能德州扑克机器人
DeeperMindGithub图像识别开源项目扑克机器人策略分析蒙特卡洛模拟
DeeperMind是一款开源的德州扑克机器人，支持Pokerstars、Partypoker和GGPoker等多个平台的实时对战。它结合图像识别、蒙特卡洛模拟和遗传算法，可长时间自主操作。该项目提供策略分析和编辑功能，支持用户优化策略。DeeperMind还允许添加新桌面和代码贡献，是一个不断发展的社区协作项目。
awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总
Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克
该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。
AlphaZero_Gomoku - AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用
AI模型AlphaZeroGithubGomoku开源项目自我对弈训练
AlphaZero-Gomoku项目通过自我对弈训练，实现了五子棋（Gomoku）的AI开发。该项目专注于展示AlphaZero算法在相对简单的棋类游戏中的表现，可在数小时内使用单台PC训练出高水平AI模型。支持TensorFlow和PyTorch进行训练，提供实例游戏和操作指南，适合学习AI自我对弈算法和深度学习框架的开发者。
gobang - 基于极小化极大算法和Alpha Zero的五子棋AI
Alpha ZeroGithubReact V18Tensorflow2.x五子棋AI开源项目极小化极大算法
本项目实现了一个基于极小化极大算法和Alpha Zero原理的五子棋AI。2023年11月重写了代码，使其更加简洁并修复了AI下棋错误。项目提供了详细的中文教程，帮助用户从零开始编写五子棋AI，并支持React V18版本。适合对机器学习和神经网络感兴趣的开发者进行研究和交流。
agent-zero - 动态成长的开源AI助手框架
AI框架Agent ZeroGithub多代理协作开源项目系统提示自定义
Agent Zero是一个开源的AI框架，专为个人助理设计。它能动态学习和成长，利用计算机作为工具完成任务。框架特点包括持久记忆、多代理协作、完全透明和可定制。用户可通过提示和沟通来扩展功能。Agent Zero提供实时交互和清晰输出，适用于多种场景。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
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