Contra-PPO-pytorch

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

PPO Contra Nes AI训练强化学习 Python代码 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持

GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线

实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。

DeepLearningFlappyBird - 使用深度Q网络训练AI玩Flappy Bird游戏

Deep Q-NetworkFlappy BirdGithubPython卷积神经网络开源项目深度强化学习

该项目演示了如何使用深度Q学习算法在Flappy Bird游戏中进行应用。项目利用Python、TensorFlow和OpenCV等技术，详细讲解了如何通过卷积神经网络处理游戏画面并优化游戏策略，使AI智能体可以自学并在游戏中取得高分。内容包括游戏画面的预处理、网络结构的设计、训练过程的参数调整以及常见问题的解决方案。此项目适合对深度强化学习有兴趣的开发者和研究人员参考。

LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式

DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

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。

sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能

GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量

Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。

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。

playground - 基于炸弹人的多智能体AI研究平台

AI研究GithubPommerman多智能体学习开源项目机器学习游戏环境

Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台，为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式，用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛，促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持，并鼓励社区贡献。

easy-rl - 强化学习综合教程从理论到实践

Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书

Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。

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。

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。

相关项目

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