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PettingZoo

Python多智能体强化学习库

PettingZoo是一个Python库,专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型,提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族,支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景,并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

pygame - Python游戏开发多媒体库
GithubPygamePython多媒体应用开源库开源项目游戏开发
Pygame是Python生态系统中的一个多媒体库,专注于游戏开发。它提供2D图形渲染、音频播放、用户输入处理等功能。通过简化游戏编程过程,Pygame使开发者能更容易地创建游戏。该库适合不同经验水平的开发者使用,支持多种游戏类型的开发。Pygame保持活跃更新,并有社区支持。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库,包含高度稀疏和稀疏量化模型,以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发,帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方,并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型,并提供全面的文档和社区支持。
gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境
GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习
Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。
pokete - 基于终端的复古宠物收集与战斗游戏
GithubPoketePython开源项目游戏开发终端游戏
Pokete是一款在终端运行的开源游戏,灵感源自经典口袋宠物。游戏包含宠物收集、训练和对战等核心玩法,具有多种宠物类型、进化系统和地图探索等特色。Pokete支持Linux、BSD、OSX和Windows平台,安装简便。游戏还提供自定义模组功能,方便玩家扩展内容。
safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库
GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目
Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。
Animalia AI - 动物聊天模拟器:探索奇妙的自然王国
AI工具AI模拟器Animalia AI动物保护动物聊天濒危物种
Animalia AI是一个创新的动物聊天模拟平台,通过虚拟对话让用户了解各种动物的特征和行为。平台特别关注濒危物种,旨在提高野生动物保护意识,为用户提供一个有趣且富有教育意义的自然探索体验。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究,具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争,为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。
microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理
AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目
Microagents是一个实验框架,通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储,能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建,支持并行处理和预训练代理,提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面,并通过SQLite进行持久化存储,增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0,欢迎社区贡献。
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。
allenact - 支持多环境与算法的Embodied AI研究框架
AI2AllenActEmbodied AIGithub开源项目模仿学习深度强化学习
AllenAct是一个专为Embodied AI研究设计的开源框架,提供模块化和灵活的学习架构,支持多种环境和算法。其主要特点包括任务抽象、训练序列试验、PyTorch支持和多智能体功能。由Allen Institute for AI开发,提供详尽的文档、教程及预训练模型,为Embodied AI研究提供有效支持。
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