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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
介绍相关项目
overcooked_ai - 基于游戏的多智能体协作研究平台
GithubOvercooked-AI人工智能协作任务开源项目强化学习环境基准
Overcooked_ai是一个基于热门游戏Overcooked的多智能体协作研究平台。该项目模拟厨房协作烹饪场景,提供环境模拟、智能体训练和评估等功能。它要求AI智能体高效配合完成煮汤等任务,支持人机协作研究。作为重要的基准平台,Overcooked_ai已被多篇顶会论文采用,对推进人工智能协作研究具有重要意义。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
ncps - NCP、LTC 和 CfC 有线神经模型的 PyTorch 和 TensorFlow 实现
CfCGithubLTCNeural Circuit PoliciesPyTorchTensorFlow开源项目
神经电路策略（NCPs）是一种设计稀疏递归神经网络的方法，灵感来源于秀丽隐杆线虫的神经系统。该开源项目提供与PyTorch和TensorFlow兼容的模块，增强可审计的自主性。其安装步骤简便，并且提供了丰富的文档和互动教程，帮助用户从基础到复杂模型的创建。多种示例和教程，包括在Google Colab上的演示，让用户快速掌握NCPs的应用。
pwnagotchi - 通过AI自动化捕获和破解WiFi网络中的WPA密钥
A2C算法GithubLSTM网络PwnagotchiWiFi破解bettercap开源项目
Pwnagotchi项目利用A2C算法和bettercap工具，自动学习和优化WPA密钥捕获。通过LSTM与MLP特征提取器提高破解效率，并在不同WiFi环境中不断改进。多个设备可通过自定义协议协作，实现更高效的网络入侵。项目提供详细文档和社区支持，适合对WiFi安全和AI技术感兴趣的用户。
Best-AI-Agents - 顶尖AI代理实现创新自动化和智能任务执行
AI代理Github开源开源项目无代码平台智能助手自动化
Best-AI-Agents项目展示一系列先进的人工智能技术，展现出先进的自动化代理带来的智能解决方案。项目涉及广泛的商业和教育领域应用，包括代码生成、研究创新和模型部署等多种功能。其中涵盖的AI代理如AutoGPT、AgentGPT和Cognosys，展示出各自在机器学习领域的独特应用和功能。
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。
PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
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