TexasHoldemAgent

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TexasHoldemAgentは、HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーの習得を目的としたオープンソースの強化学習AIエージェントです。ディープQネットワークとシミュレートされたゲームプレイを利用して、適応的にベッティング戦略を学習し、ハンドの強さを評価し、リアルタイムで意思決定を行います。研究者や愛好家は、ゼロからトレーニングしたり、事前に訓練されたモデルを使用したり、対戦相手の行動を分析したり、複数の戦略を比較したりでき、AI駆動のポーカー戦略の研究と開発に役立つ包括的なツールキットを提供します。
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May 18 2025
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TexasHoldemAgentは、HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーの習得を目的としたオープンソースの強化学習AIエージェントです。ディープQネットワークとシミュレートされたゲームプレイを利用して、適応的にベッティング戦略を学習し、ハンドの強さを評価し、リアルタイムで意思決定を行います。研究者や愛好家は、ゼロからトレーニングしたり、事前に訓練されたモデルを使用したり、対戦相手の行動を分析したり、複数の戦略を比較したりでき、AI駆動のポーカー戦略の研究と開発に役立つ包括的なツールキットを提供します。
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TexasHoldemAgentとは?

TexasHoldemAgentは、Pythonを基盤としたモジュール式環境を提供し、HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーのAIプレイヤーを訓練、評価、展開します。カスタムのシミュレーションエンジンとDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを統合し、反復的なポリシー改善を行います。主な機能には、ハンド状態のエンコード、アクションスペースの定義(フォールド、コール、レイズ)、報酬設計、リアルタイムでの意思決定評価があります。ユーザーは学習パラメータをカスタマイズし、CPU/GPUの高速化を利用し、訓練進行状況をモニターし、訓練済みモデルを読み込んだり保存したりできます。フレームワークはバッチシミュレーションをサポートし、さまざまな戦略のテストやパフォーマンスメトリクスの生成、勝率の可視化を可能にし、研究者、開発者、ポーカー愛好家のAI駆動のゲームプレイ戦略の実験を支援します。

誰がTexasHoldemAgentを使うの?

  • AI研究者
  • 強化学習学生
  • ポーカー愛好家
  • ゲームAI開発者
  • AI教育者

TexasHoldemAgentの使い方は?

  • ステップ1: git clone https://github.com/YiCheng996/TexasHoldemAgent.git を使用してリポジトリをクローン
  • ステップ2: pip install -r requirements.txt で必要なPython依存関係をインストール
  • ステップ3: config.pyで学習パラメータ(例:学習率、エピソード数)を設定
  • ステップ4: python train.pyを実行して強化学習を開始
  • ステップ5: python evaluate.pyを使用してテストシナリオで性能を評価
  • ステップ6: python play.pyを使って事前学習済みモデルとのゲームをシミュレート
  • ステップ7: 結果を分析し、メトリクスを可視化し、必要に応じてハイパーパラメータを調整

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

TexasHoldemAgentの主な特長・利点

コア機能

  • 強化学習訓練パイプライン
  • 意思決定用ディープQネットワーク
  • カスタムテキサスホールデムシミュレーション環境
  • ハンド強度評価
  • 事前訓練モデルサポート
  • CPU/GPU高速化
  • パフォーマンス可視化ツール

利点

  • AI駆動のポーカー戦略研究を促進
  • モジュール式でカスタマイズ可能なコードベース
  • オープンソースの拡張可能なフレームワーク
  • 即時評価可能な事前訓練モデル
  • 包括的な訓練・分析ツール

TexasHoldemAgentの主な使用ケース・アプリケーション

  • ポーカー戦略のAI研究
  • 強化学習の教育ツール
  • ポーカーボットのベンチマーク
  • ベッティング戦略のシミュレーション
  • カスタム意思決定エージェントの開発

TexasHoldemAgentのFAQs

TexasHoldemAgent会社情報

TexasHoldemAgent のレビュー

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TexasHoldemAgentの主な競合と代替品は?

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  • PokerRL

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