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DI-1024

将1024游戏与深度强化学习相结合的开源项目

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。

DI-hpc - 高性能计算组件加速强化学习算法
CUDADI-HPCGithubPyTorch开源项目强化学习算法加速
DI-HPC是一款专为强化学习算法设计的高性能计算组件,主要用于加速GAE、n-step TD和LSTM等常见模块。该组件支持前向和反向传播,适用于训练、数据收集和测试环节。DI-HPC兼容CUDA环境和多个PyTorch版本,提供简便的安装方式和性能测试工具。通过提升计算效率,DI-HPC为强化学习研究和开发提供了有力支持。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
DI-engine - 通用决策智能引擎
DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。
game-datasets - 全面收录游戏数据集与AI工具资源
APIGithub人工智能开源游戏开源项目数据挖掘游戏数据集
game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。
arena - 多样化强化学习环境平台,支持多种游戏和学习模式
AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台,集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口,支持单人和双人模式,适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统,安装简便,并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用,还能参与在线竞赛。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库,实现了PPO、A2C等算法,支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能,可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手,在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具,rl_games兼具高性能和易用性。
Contra-PPO-pytorch - Contra NES游戏中的Proximal Policy Optimization算法实现与训练方法
AI训练Contra NesGithubPPOPython代码开源项目强化学习
本项目利用Proximal Policy Optimization (PPO)算法,通过Python代码训练AI智能体进行Contra NES游戏。PPO算法由OpenAI提出,其早期版本曾用于训练OpenAI Five在电竞中取得胜利。项目提供了详细的训练指南、示例代码,并支持Docker环境,方便进行模型的训练和测试。本项目展示了PPO算法在游戏AI中的实际应用效果。
DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现
A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习
DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法,提供模块化框架,适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等,并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1,具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外,项目提供代码示例和性能曲线图,适合相关研究参考和使用。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
lab - 提升人工智能研究的3D环境测试场
BazelDeepMind LabGithubioquake3人工智能开源项目强化学习热门
DeepMind Lab是一个基于id Software的Quake III Arena开发的3D学习环境,通过ioquake3和其他开源软件支持。本平台提供了一系列挑战性的3D导航和解谜任务,主要用于深度强化学习等人工智能领域的研究。构建于多个层次的任务和Lua脚本配置,DeepMind Lab支持广泛的研究应用和技术评估。适合学术研究者和技术开发者使用,可以通过专门文档获得更多构建和使用信息。
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