TexasHoldemAgent
0 BewertungenTexasHoldemAgent ist ein Open-Source-Reinforcement-Learning-KI-Agent, der entwickelt wurde, um Heads-up-Limits Texas Hold’em Poker zu meistern. Er verwendet Deep Q-Netzwerke und simuliertes Gameplay, um adaptive Wettstrategien zu erlernen, Handstärken zu bewerten und Echtzeit-Entscheidungen zu treffen. Forscher und Enthusiasten können den Agenten von Grund auf trainieren, vortrainierte Modelle verwenden, das Verhalten der Gegner analysieren und verschiedene Strategien benchmarking, was ein umfassendes Werkzeug für die KI-gesteuerte Pokerstrategie-Entwicklung bietet.
KI-Plattformen & Frameworks
Forschung
Gaming
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#Entscheidungsalgorithmus
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TexasHoldemAgent
TexasHoldemAgent ist ein Open-Source-Reinforcement-Learning-KI-Agent, der entwickelt wurde, um Heads-up-Limits Texas Hold’em Poker zu meistern. Er verwendet Deep Q-Netzwerke und simuliertes Gameplay, um adaptive Wettstrategien zu erlernen, Handstärken zu bewerten und Echtzeit-Entscheidungen zu treffen. Forscher und Enthusiasten können den Agenten von Grund auf trainieren, vortrainierte Modelle verwenden, das Verhalten der Gegner analysieren und verschiedene Strategien benchmarking, was ein umfassendes Werkzeug für die KI-gesteuerte Pokerstrategie-Entwicklung bietet.
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Was ist TexasHoldemAgent?
TexasHoldemAgent bietet eine modulare Umgebung auf Python-Basis, um einen KI-gestützten Poker-Spieler für Heads-up-Limits Texas Hold'em zu trainieren, zu bewerten und einzusetzen. Es integriert eine benutzerdefinierte Simulations-Engine mit Algorithmen des Deep Reinforcement Learning, einschließlich DQN, für iterative Politikverbesserung. Zu den Kernfunktionen gehören die Codierung des Hand-Zustands, Definitionsbereich für Aktionen (fold, call, raise), Belohnungsformung und Echtzeit-Entscheidungsbewertung. Nutzer können Lernparameter anpassen, CPU/GPU-Beschleunigung nutzen, den Trainingsfortschritt überwachen sowie trainierte Modelle laden oder speichern. Das Framework unterstützt Batch-Simulationen zur Testung verschiedener Strategien, Generierung von Leistungskennzahlen und Visualisierung der Gewinnraten, wodurch Forscher, Entwickler und Poker-Enthusiasten experimentieren können, um KI-gesteuerte Spielstrategien zu entwickeln.
Wer wird TexasHoldemAgent verwenden?
- KI-Forscher
- Reinforcement-Learning-Studierende
- Poker-Enthusiasten
- Game-AI-Entwickler
- Bildungsfachleute im KI-Bereich
Wie verwendet man TexasHoldemAgent?
- Schritt 1: Klone das Repository von GitHub mit git clone https://github.com/YiCheng996/TexasHoldemAgent.git
- Schritt 2: Installiere erforderliche Python-Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Konfiguriere die Trainingsparameter in config.py (z.B. Lernrate, Episoden)
- Schritt 4: Starte das Training mit dem Skript python train.py
- Schritt 5: Bewerte die Leistung mit python evaluate.py anhand von Testszenarien
- Schritt 6: Nutze python play.py, um Spiele mit vortrainierten Modellen zu simulieren
- Schritt 7: Analysiere die Ergebnisse, visualisiere Metriken und passe Hyperparameter bei Bedarf an
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von TexasHoldemAgent
Die Hauptfunktionen
- Reinforcement-Learning-Trainingspipeline
- Deep Q-Netzwerk für Entscheidungsfindung
- Benutzerdefinierte Texas Hold'em Simulationsumgebung
- Handstärkeevaluierung
- Unterstützung für vortrainierte Modelle
- CPU/GPU-Beschleunigung
- Werkzeuge zur Leistungsvisualisierung
Die Vorteile
- Beschleunigt die KI-gesteuerte Pokerstrategie-Forschung
- Modulare und anpassbare Codebasis
- Open-Source- und erweiterbares Framework
- Vortrainierte Modelle für sofortige Bewertung
- Umfassende Trainings- und Analysetools
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von TexasHoldemAgent
- KI-Forschung zur Pokerstrategie
- Bildungswerkzeug für Reinforcement Learning
- Benchmarking von Poker-Bots
- Simulation von Wettstrategien
- Entwicklung individueller Entscheidungsagenten
FAQs zu TexasHoldemAgent
Unternehmensinformationen zu TexasHoldemAgent
- YiCheng996
TexasHoldemAgent Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von TexasHoldemAgent?
- OpenSpiel
- DeepStack
- Libratus
- ACPC frameworks
- PokerRL
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