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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

PPOContra NesAI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。

GithubGithub论文论文
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rl - 开源强化学习库TorchRL
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minecraft-openai - 通过OpenAI实现对Minecraft非玩家角色的控制
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nnabla-rl - 深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建
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nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库，适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API，集成多种经典和前沿强化学习算法，实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程，安装便捷，兼容GPU加速，并提供交互式示例便于快速上手。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。
poke-env - 构建宝可梦对战AI的Python框架
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poke-env是一个开源Python框架，用于开发宝可梦对战AI。它提供简单易用的接口，支持创建基于规则和强化学习的对战代理。开发者可在Pokemon Showdown平台上训练和测试AI。该项目兼容Python 3.8+，包含详细文档和示例，适合AI研究者和宝可梦爱好者探索自动化对战。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。
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。
transfer-learning-conv-ai - 使用迁移学习构建最先进的对话式 AI
Conversational AIGithubHuggingFaceOpenAI GPTTransfer Learning开源项目预训练模型
transfer-learning-conv-ai项目提供了一套完整的代码库，使用OpenAI GPT及GPT-2模型通过迁移学习技术培训对话型AI代理。用户可以在1小时内完成模型训练，还可以直接使用预训练模型。本代码库支持在单GPU或多GPU下训练，并兼容Docker环境。适合参与NeurIPS 2018对话竞赛。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
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