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AlphaZero_Gomoku

AlphaZero算法在五子棋游戏中的应用

AlphaZeroGomokuAI模型训练自我对弈Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
Super-mario-bros-PPO-pytorch - 通过PyTorch和PPO算法掌握超级马里奥兄弟游戏的AI训练
AI算法GithubPPOSuper Mario Bros代码实现开源项目训练模型
该项目采用OpenAI开发的Proximal Policy Optimization (PPO) 算法，有效地训练AI，使其在超级马里奥兄弟游戏中完成31/32关卡。PPO算法因其出色的性能和适应性而广受关注，适用于视频游戏AI开发等多种场景。
gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战
AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子
该项目实现了经典视频游戏推箱子，旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的，有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置，不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置，适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装，并提供多种游戏变体，如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。
aimo-progress-prize - 开源AI数学奥林匹克解决方案
AI数学奥林匹克GithubNuminaMath大语言模型工具集成推理开源项目数学问题解决
aimo-progress-prize项目提供了一套AI数学奥林匹克解决方案，包含DeepSeekMath-Base 7B模型微调方法、数据集和自一致性解码算法。项目使用TRL、PyTorch等库，在8个H100 GPU上10小时内完成训练。仓库包括安装指南、训练方法和代码结构说明，为AI数学研究提供参考资源。
Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法，实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库，详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程，包括选择、交叉和变异操作。通过该教程，用户可以学习如何创建并优化AI模型，使小鸟更好地避开障碍物。
AIGoodGames - AI驱动的开源游戏集合
AI游戏GPTGithub世界模拟人生模拟开源社区开源项目
AIGoodGames是EmbraceAGI开源社区支持的AI游戏集合，包含人生重来模拟器、世界终局模拟等多款创新游戏。项目利用先进AI技术打造沉浸式体验，鼓励开发者合作创新，推动AI游戏领域发展。
asteroids-genetic - 神经网络和遗传算法训练小行星游戏AI模拟器
AI训练Github开源项目游戏AI神经网络自然选择遗传算法
asteroids-genetic是一个开源的交互式AI训练模拟器，结合神经网络和遗传算法来训练小行星游戏AI。该项目通过自然选择规则实现AI进化，支持AI模型的保存和加载，并提供人类玩家游戏体验。提供网页版和多平台桌面版，是AI学习、游戏开发和算法研究的实用工具。
open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈
GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究
OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。
nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程 从基础到GPT模型构建
GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码，涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题，每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。
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