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ViZDoom

AI视觉强化学习平台,支持多平台与多语言

ViZDoom平台基于ZDoom引擎,可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏,适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台,提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数,还支持3D视觉和音频缓冲区访问。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
openrl - 综合性强化学习平台,支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架,支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持,兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时,OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置,并提供中英文文档。
Aimlabs - 全面提升电竞技能的AI训练平台
AI工具Aimlabs人工智能射击游戏游戏训练电子竞技
Aimlabs作为一个综合性电竞训练平台,为FPS和MOBA游戏玩家提供全面的技能提升工具。平台特色包括每日更新的游戏专属任务、AI个人助手和超过29,000个训练任务。通过详细的瞄准分析和个性化仪表盘,玩家可以有效跟踪进度。Aimlabs与VALORANT和Rainbow Six Siege等游戏官方合作,提供精确的1:1地图重现。平台还提供电竞名人指导的学习计划和一对一教练服务,助力玩家全方位提升竞技水平。目前已有超过3000万玩家使用Aimlabs提升游戏技能。
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。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
gebbdoom - 探索DOOM游戏引擎源码与技术原理
DoomGPL许可Game Engine Black BookGithub开源项目源代码编译指南
Game Engine Black Book: Doom开源项目提供了该书的LaTeX源码,使用GPL许可证发布。项目包含Mac OS X、Debian GNU/Linux和Windows系统的编译指南,详细说明了依赖项和步骤。此外还提供编译优化技巧,方便开发者研究DOOM游戏引擎的内部原理和技术细节。这是一个宝贵的DOOM游戏引擎源码学习资源,为游戏开发爱好者提供了深入了解经典游戏引擎设计的机会。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架
AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习
DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码,支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI,并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统,为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。
sunone_aimbot - 基于深度学习的FPS游戏智能瞄准工具
AI辅助瞄准FPS游戏GithubSunone AimbotYOLO模型开源项目自动瞄准
Sunone Aimbot是一个开源的FPS游戏智能瞄准系统,基于YOLOv8和YOLOv10目标检测模型。该系统通过PyTorch和TensorRT优化,使用超过30,000张游戏图像进行训练,实现了高精度的目标识别和自动瞄准功能。项目提供灵活的配置选项,包括多种屏幕捕获方法和可定制的瞄准射击行为。Sunone Aimbot为研究人员和开发者提供了探索AI在游戏辅助领域应用的平台。
lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具,专为机器学习研究设计
DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界
DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界,兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互,提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台,可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。
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