mario-ai

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mario-aiは、NeuroEvolution of Augmenting Topologies(NEAT)を活用し、Super Mario Bros.をプレイできるニューラルネットワークベースのAIエージェントを進化させるオープンソースのPythonフレームワークです。OpenAI GymのSuperMario環境と統合し、カスタマイズ可能な適性関数、リアルタイムの訓練可視化、ゲノムの保存/読み込み、パフォーマンス監視を提供します。ユーザーは突然変異パラメータを調整し、評価指標を定義し、学習したネットワークトポロジーを可視化できます。
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May 07 2025
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mario-aiは、NeuroEvolution of Augmenting Topologies(NEAT)を活用し、Super Mario Bros.をプレイできるニューラルネットワークベースのAIエージェントを進化させるオープンソースのPythonフレームワークです。OpenAI GymのSuperMario環境と統合し、カスタマイズ可能な適性関数、リアルタイムの訓練可視化、ゲノムの保存/読み込み、パフォーマンス監視を提供します。ユーザーは突然変異パラメータを調整し、評価指標を定義し、学習したネットワークトポロジーを可視化できます。
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フィーチャー

mario-aiとは?

mario-aiプロジェクトは、神経進化を用いたSuper Mario Bros.の習得を目指すAIエージェント開発のための包括的なパイプラインを提供します。PythonベースのNEAT実装とOpenAI GymのSuperMario環境を統合し、ユーザーはカスタム適性基準、突然変異率、ネットワークトポロジーを定義できます。訓練中、フレームワークはニューラルネットワークの世代を評価し、高性能のゲノムを選択し、ゲームプレイとネットワーク進化のリアルタイム可視化を行います。また、訓練済みモデルの保存や読み込み、最優秀ゲノムのエクスポート、詳細なパフォーマンスログの生成もサポートします。研究者、教育者、趣味者はコードベースを他のゲーム環境に拡張し、進化戦略を実験し、異なるレベルでのAI学習進捗をベンチマークできます。

誰がmario-aiを使うの?

  • AI研究者
  • ゲームAIホビースト
  • 教育者
  • AIを学ぶ学生
  • 進化アルゴリズム愛好者

mario-aiの使い方は?

  • ステップ1:GitHubからmario-aiリポジトリをクローンします。
  • ステップ2:pip install -r requirements.txtとgym-super-mario-brosを使って依存関係をインストールします。
  • ステップ3:config-feedforward.txtでNEATパラメータを設定し、適性と突然変異の設定を調整します。
  • ステップ4:訓練スクリプト(python train.py)を実行してAIエージェントの進化を開始します。
  • ステップ5:提供されるスクリプトで訓練の進捗を監視し、ニューラルネットワークを可視化します。
  • ステップ6:満足したら最高のゲノムを保存し、python play.pyを使用してAIのプレイを観察します。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

mario-aiの主な特長・利点

コア機能

  • NEATによる神経進化
  • OpenAI GymのSuperMario統合
  • カスタマイズ可能な適性関数
  • リアルタイム訓練可視化
  • ゲノムモデルの保存/読み込み
  • パフォーマンスのロギングおよびエクスポート

利点

  • 自動ゲームプレイAI
  • 高度にカスタマイズ可能な進化パラメータ
  • 神経進化の教育ツール
  • オープンソースで拡張可能
  • 簡単なモデル評価と可視化

mario-aiの主な使用ケース・アプリケーション

  • 神経進化に関する教育デモ
  • 進化的ゲームAIの研究
  • AIパフォーマンスのベンチマーク
  • エンターテインメント用のゲームプレイボット作成
  • カスタム適性関数の実験

mario-aiのFAQs

mario-ai会社情報

mario-ai のレビュー

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mario-aiの主な競合と代替品は?

  • marI/O by SethBling
  • NEAT-Python
  • OpenAI Gym Retro

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