StarCraft II Reinforcement Learning Agent
0 AvaliaçõesEste agente de código aberto emprega a Otimização de Política Proximal (PPO) para treinar redes neurais que controlam unidades em StarCraft II. Integra-se com a interface PySC2 da DeepMind para observar estados do jogo, tomar decisões estratégicas e executar ações em tempo real. A base de código modular suporta arquiteturas de rede personalizadas, processamento multi-processo para treinamento paralelo e configuração extensa de hiperparâmetros, facilitando experimentações rápidas e avaliação de algoritmos de aprendizado por reforço no ambiente SC2.
Plataformas e Frameworks de IA
Jogos
#Aprendizado por Reforço
#IA para StarCraft II
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#pesquisa em IA de jogos
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#automação de jogos RTS
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#scripts de avaliação de agentes
#treinamento acelerado por GPU
#redes de políticas
#scripts para benchmark de agentes
#treinamento de modelos de IA
#Python para IA
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StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Este agente de código aberto emprega a Otimização de Política Proximal (PPO) para treinar redes neurais que controlam unidades em StarCraft II. Integra-se com a interface PySC2 da DeepMind para observar estados do jogo, tomar decisões estratégicas e executar ações em tempo real. A base de código modular suporta arquiteturas de rede personalizadas, processamento multi-processo para treinamento paralelo e configuração extensa de hiperparâmetros, facilitando experimentações rápidas e avaliação de algoritmos de aprendizado por reforço no ambiente SC2.
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Camtasia online
Camtasia Online é uma ferramenta gratuita para gravação de tela e edição de vídeo, tudo a partir do seu navegador web.
O que é StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
Este repositório fornece uma estrutura completa de aprendizado por reforço para pesquisa de jogabilidade em StarCraft II. O agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretam dados de observação do ambiente PySC2 e geram ações precisas no jogo. Desenvolvedores podem configurar camadas de redes neurais, modelagem de recompensas e cronogramas de treinamento para otimizar o desempenho. O sistema suporta multiprocessamento para coleta eficiente de amostras, utilitários de registro para monitorar curvas de treinamento e scripts de avaliação para executar políticas treinadas contra oponentes scriptados ou IA incorporada. O código é escrito em Python e utiliza TensorFlow para definição e otimização de modelos. Usuários podem estender componentes como funções de recompensa personalizadas, pré-processamento de estado ou arquiteturas de rede para atender a objetivos de pesquisa específicos.
Quem usará StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço
- Desenvolvedores de IA para jogos
- Educadores em IA e jogos
- Hobbyistas e estudantes explorando RL
Como usar StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- Passo 1: Instale StarCraft II e PySC2 do DeepMind seguindo o guia do README
- Passo 2: Clone o repositório e navegue até o diretório do projeto
- Passo 3: Instale dependências Python com pip install -r requirements.txt
- Passo 4: Configure hiperparâmetros e configurações de mapa nos arquivos de configuração
- Passo 5: Execute python train.py --config configs/default.yaml para iniciar o treinamento
- Passo 6: Monitore o progresso com TensorBoard e ajuste os parâmetros conforme necessário
- Passo 7: Avalie modelos treinados usando python evaluate.py --model caminho/para/modelo
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Principais recursos
- Treinamento de política baseado em PPO no ambiente SC2
- Integração com PySC2 do DeepMind para gerenciamento de estados/ações
- Arquiteturas de rede e recompensas configuráveis
- Suporte a multiprocessamento para coleta paralela de amostras
- Registro e integração com TensorBoard
- Scripts de avaliação para benchmarking de agentes
Os benefícios
- Acelera a pesquisa de IA em jogos RTS
- Código modular e extensível
- Open-source e gratuito para uso
- Hiperparâmetros e ambientes personalizáveis
- Suporta aceleração GPU para treinamentos mais rápidos
Principais Casos de Uso & Aplicações de StarCraft II Reinforcement Learning Agent
- Benchmarking de novos algoritmos RL em cenários RTS complexos
- Demonstrações educacionais de aprendizado por reforço
- Pesquisas sobre tomada de decisão estratégica em jogos
- Prototipagem de agentes de IA para jogos em tempo real
FAQs sobre StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Informações da Empresa StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Avaliações de StarCraft II Reinforcement Learning Agent
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- DeepMind PySC2 Baselines
- SC2LE RL environments
- OpenAI Gym RTS environments
- Ray RLlib
- Stable-Baselines
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