StarCraft II Reinforcement Learning Agent
0 BewertungenDieser Open-Source-Agent nutzt Proximal Policy Optimization (PPO), um neuronale Netzwerke zu trainieren, die Einheiten in StarCraft II steuern. Es integriert sich mit DeepMinds PySC2-Schnittstelle, um Spielzustände zu beobachten, strategische Entscheidungen zu treffen und Aktionen in Echtzeit auszuführen. Die modulare Codebasis unterstützt benutzerdefinierte Netzwerkarchitekturen, Mehrprozessverarbeitung für paralleles Training und umfangreiche Konfiguration von Hyperparametern, was schnelle Experimente und Benchmarking von Verstärkungslernalgorithmen im SC2-Umfeld erleichtert.
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Gaming
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#KI-Modelltraining
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StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Dieser Open-Source-Agent nutzt Proximal Policy Optimization (PPO), um neuronale Netzwerke zu trainieren, die Einheiten in StarCraft II steuern. Es integriert sich mit DeepMinds PySC2-Schnittstelle, um Spielzustände zu beobachten, strategische Entscheidungen zu treffen und Aktionen in Echtzeit auszuführen. Die modulare Codebasis unterstützt benutzerdefinierte Netzwerkarchitekturen, Mehrprozessverarbeitung für paralleles Training und umfangreiche Konfiguration von Hyperparametern, was schnelle Experimente und Benchmarking von Verstärkungslernalgorithmen im SC2-Umfeld erleichtert.
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Ausgewählt
Was ist StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
Dieses Repository bietet ein End-to-End-Verstärkungslernframework für die Forschung im StarCraft II Gameplay. Der Kernagent verwendet Proximal Policy Optimization (PPO), um Policies-Netzwerke zu erlernen, die Beobachtungsdaten aus der PySC2-Umgebung interpretieren und präzise Spielaktionen ausführen. Entwickler können neuronale Netzwerkschichten, Belohnungsformung und Trainingspläne konfigurieren, um die Leistung zu optimieren. Das System unterstützt Mehrprozessverarbeitung für effiziente Beispelsammlung, Protokollierungstools zur Überwachung der Trainingskurven und Evaluierungsskripte zum Testen trainierter Policies gegen skriptgesteuerte oder integrierte KI-Gegner. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt TensorFlow für Modelldefinition und Optimierung. Nutzer können Komponenten wie maßgeschneiderte Belohnungsfunktionen, Zustandsvorverarbeitung oder Netzwerkarchitekturen erweitern, um spezifische Forschungsziele zu verfolgen.
Wer wird StarCraft II Reinforcement Learning Agent verwenden?
- Verstärkungslern-Forscher
- Game-KI-Entwickler
- Lehrer in KI und Gaming
- Hobbyisten und Studenten, die RL erforschen
Wie verwendet man StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- Schritt 1: Installieren Sie StarCraft II und DeepMind PySC2 gemäß den README-Richtlinien
- Schritt 2: Klonen Sie das Repository und navigieren Sie in das Projektverzeichnis
- Schritt 3: Installieren Sie Python-Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Hyperparametereinstellungen und Map-Einstellungen in den Konfigurationsdateien
- Schritt 5: Führen Sie python train.py --config configs/default.yaml aus, um das Training zu starten
- Schritt 6: Überwachen Sie den Fortschritt mit TensorBoard und passen Sie Parameter bei Bedarf an
- Schritt 7: Bewerten Sie trainierte Modelle mit python evaluate.py --model pfad/zum/checkpoint
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Die Hauptfunktionen
- PPO-basiertes Policy-Training in der SC2-Umgebung
- Integration mit DeepMind PySC2 für Zustands/Aktions-Handling
- Konfigurierbare neuronale Netzwerkarchitekturen und Belohnungen
- Multiprozess-Unterstützung für parallele Probensammlung
- Protokollierung und TensorBoard-Integration
- Evaluierungsskripte für Benchmarking von Agenten
Die Vorteile
- Beschleunigt die RTS-Gaming-KI-Forschung
- Modulare und erweiterbare Codebasis
- Open-Source und kostenlos
- Anpassbare Hyperparameter und Umgebungen
- Unterstützt GPU-Beschleunigung für schnellere Trainings
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von StarCraft II Reinforcement Learning Agent
- Benchmarking neuer RL-Algorithmen auf komplexen RTS-Szenarien
- Bildungsdemonstrationen zu Verstärkungslernen
- Forschung zu strategischer Entscheidungsfindung in Spielen
- Prototyping von KI-Agenten für Echtzeit-Strategiespiele
FAQs zu StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Unternehmensinformationen zu StarCraft II Reinforcement Learning Agent
StarCraft II Reinforcement Learning Agent Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- DeepMind PySC2 Baselines
- SC2LE RL environments
- OpenAI Gym RTS environments
- Ray RLlib
- Stable-Baselines
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