mario-ai
0 Bewertungenmario-ai ist ein Open-Source-Python-Framework, das die NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) nutzt, um neuronale Netzwerk-basierte AI-Agenten zu entwickeln, die Super Mario Bros. spielen können. Es integriert sich mit der OpenAI Gym-Umgebung SuperMario und bietet anpassbare Fitness-Funktionen, Visualisierung des Trainings in Echtzeit, Speicherung/Laden von Genomen und Leistungsüberwachung. Benutzer können Mutationsparameter anpassen, Bewertungsmetriken definieren und erlernte Netzwerktopologien visualisieren.
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Gaming
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mario-ai
mario-ai ist ein Open-Source-Python-Framework, das die NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) nutzt, um neuronale Netzwerk-basierte AI-Agenten zu entwickeln, die Super Mario Bros. spielen können. Es integriert sich mit der OpenAI Gym-Umgebung SuperMario und bietet anpassbare Fitness-Funktionen, Visualisierung des Trainings in Echtzeit, Speicherung/Laden von Genomen und Leistungsüberwachung. Benutzer können Mutationsparameter anpassen, Bewertungsmetriken definieren und erlernte Netzwerktopologien visualisieren.
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Was ist mario-ai?
Das mario-ai-Projekt bietet eine umfassende Pipeline zur Entwicklung von AI-Agenten, um Super Mario Bros. mittels Neuroevolution zu meistern. Durch die Integration einer Python-basierten NEAT-Implementierung mit der OpenAI Gym SuperMario-Umgebung können Nutzer individuelle Fitness-Kriterien, Mutationsraten und Netzwerk-Topologien festlegen. Während des Trainings bewertet das Framework Generationen von neuronalen Netzwerken, wählt hochleistungsfähige Genome aus und bietet Echtzeitvisualisierung von Spielabläufen und Netzwerkentwicklung. Zudem unterstützt es das Speichern und Laden trainierter Modelle, das Exportieren der besten Genome und die Erstellung detaillierter Leistungsprotokolle. Forscher, Pädagogen und Hobbyisten können den Code auf andere Spielumgebungen erweitern, mit evolutionären Strategien experimentieren und den Lernfortschritt des AI über verschiedene Level hinweg benchmarken.
Wer wird mario-ai verwenden?
- KI-Forscher
- Game-AI-Hobbyisten
- Pädagogen
- Studenten im Bereich KI
- Enthusiasten evolutionärer Algorithmen
Wie verwendet man mario-ai?
- Schritt 1: Klonen Sie das mario-ai-Repository von GitHub.
- Schritt 2: Installieren Sie die Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt und gym-super-mario-bros.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie die NEAT-Parameter in config-feedforward.txt, um Fitness- und Mutations-Einstellungen anzupassen.
- Schritt 4: Starten Sie das Trainingsskript (python train.py), um die AI-Agenten zu entwickeln.
- Schritt 5: Überwachen Sie Trainingsmetriken und visualisieren Sie neuronale Netzwerke mit den bereitgestellten Skripten.
- Schritt 6: Nach Abschluss speichern Sie das beste Genome und verwenden python play.py, um die KI beim Spielen zu beobachten.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von mario-ai
Die Hauptfunktionen
- Neuroevolution via NEAT
- OpenAI Gym SuperMario-Integration
- Anpassbare Fitness-Funktionen
- Echtzeit-Trainingsvisualisierung
- Speichern/Laden von Genome-Modellen
- Leistungsprotokollierung und Export
Die Vorteile
- Automatisierte Spiel-KI
- Hochgradig anpassbare evolutive Parameter
- Bildungswerkzeug für Neuroevolution
- Open-Source und erweiterbar
- Einfache Modellbewertung und Visualisierung
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von mario-ai
- Bildungsdemonstrationen zu Neuroevolution
- Forschung im Bereich evolutionärer Spiele-KI
- Benchmarking der KI-Leistung
- Erstellung von spielenden Bots zur Unterhaltung
- Experimentieren mit individuellen Fitness-Funktionen
FAQs zu mario-ai
Unternehmensinformationen zu mario-ai
- aleju
mario-ai Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von mario-ai?
- marI/O by SethBling
- NEAT-Python
- OpenAI Gym Retro
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