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Contra-PPO-pytorch

Contra NES游戏中的Proximal Policy Optimization算法实现与训练方法

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。

openai-api-proxy - 为OpenAI API提供快速部署和高效管理的代理工具
Docker部署GithubOpenAI API代理SSE流式输出开源项目文本审核腾讯云函数
openai-api-proxy是一个可部署于Docker和腾讯云函数的代理工具,用于简易、快速地配置和管理OpenAI API。支持SSE流输出和内置文本审核功能,允许通过单条Docker命令实施部署。项目提供全面的环境配置选项和详细的客户端使用示例,助力开发者高效利用OpenAI技术并优化应用表现。
azure-openai-proxy - Azure OpenAI API和自定义模型转发的高效代理
APIAzure OpenAI ProxyGithub代理开源项目模型映射部署
该项目提供了高效的代理解决方案,支持所有Azure OpenAI API和自定义精调模型,能够将OpenAI请求转换为Azure请求。适用于各种开源ChatGPT项目的后端,并解决了一些地区对OpenAI API的限制问题。支持正反向代理和API接口mock功能,非常适合需要灵活部署的场景。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架,旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC,主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法,适用于Atari和Mujoco环境,并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
rainbow-is-all-you-need - 从DQN到Rainbow的深度强化学习方法
ColabDQNGithubRainbow开源项目强化学习深度学习
本教程详细介绍了从DQN到Rainbow的深度强化学习方法,包含理论背景和面向对象的实现。每章节都可以在Colab上直接运行,适合快速学习。涵盖DQN、DoubleDQN、优先经验回放、对抗网络、噪声网络、分布式DQN和N步学习等多个主题,欢迎贡献改进建议或代码。
ViZDoom - AI视觉强化学习平台,支持多平台与多语言
APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习
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。
Gan AI Playground - 生成对抗网络技术的在线实验平台
AIAI工具Gan人工智能深度学习生成对抗网络
Gan AI Playground是一个专注于生成对抗网络(GAN)技术的在线实验平台,为AI从业者提供互动环境以探索、测试和优化各种GAN模型。平台集成了预训练模型、可视化工具和实时生成功能,有助于深入理解GAN的工作原理和应用潜力。从图像生成到风格迁移,Gan AI Playground为GAN技术的学习和创新提供便捷实验环境。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
robopianist - 机器人钢琴演奏的深度强化学习平台
GithubMuJoCoRoboPianist开源项目机器人钢琴演奏深度强化学习高维控制
RoboPianist是一个高维控制基准测试套件,通过模拟人类双手弹奏钢琴来评估机器人的精确控制和协调能力。该项目基于MuJoCo物理引擎,提供了软件工具和任务设置,支持MIDI文件处理和声音合成,为人工智能和机器人研究提供了探索复杂动作控制和接触动力学的平台。
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