RL Shooter
0 ОтзывыRL Shooter — это открытая платформа для обучения с укрепленным обучением, построенная на платформе ViZDoom, предлагающая настраиваемые сценарии FPS. Она позволяет исследователям ИИ обучать агентов с использованием визуальных входных данных, настроенных функций вознаграждения и настраиваемых пространств действий. Этот пакет поддерживает быстрое экспериментирование и бенчмаркинг алгоритмов глубокого обучения с укрепленным обучением в условиях FPS с возможностью регулировки пропуска кадров, макетов карт и логирования для воспроизводимых исследований.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Игры
#обучение с подкреплением
#учебная среда для FPS
#сценарии ViZDoom
#интеграция с OpenAI Gym
#настраиваемые функции вознаграждения
#пространства действий
#поддержка глубокого RL
#игровая среда AI
#навигация агентов
#техники распознавания целей
#воспроизводимость экспериментов
#инструменты логирования
#интеграция с TensorBoard
#фреймворк на Python
#игровая среда для ИИ
#бенчмаркинг алгоритмов
#сообщество с открытым исходным кодом
#гибкие игровые настройки
#Быстрое прототипирование
#разработка ИИ для игр
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
RL Shooter
RL Shooter — это открытая платформа для обучения с укрепленным обучением, построенная на платформе ViZDoom, предлагающая настраиваемые сценарии FPS. Она позволяет исследователям ИИ обучать агентов с использованием визуальных входных данных, настроенных функций вознаграждения и настраиваемых пространств действий. Этот пакет поддерживает быстрое экспериментирование и бенчмаркинг алгоритмов глубокого обучения с укрепленным обучением в условиях FPS с возможностью регулировки пропуска кадров, макетов карт и логирования для воспроизводимых исследований.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Игры
#обучение с подкреплением
#учебная среда для FPS
#сценарии ViZDoom
#интеграция с OpenAI Gym
#настраиваемые функции вознаграждения
#пространства действий
#поддержка глубокого RL
#игровая среда AI
#навигация агентов
#техники распознавания целей
#воспроизводимость экспериментов
#инструменты логирования
#интеграция с TensorBoard
#фреймворк на Python
#игровая среда для ИИ
#бенчмаркинг алгоритмов
#сообщество с открытым исходным кодом
#гибкие игровые настройки
#Быстрое прототипирование
#разработка ИИ для игр
...
Рекомендуемые
Что такое RL Shooter?
RL Shooter — это фреймворк на Python, который интегрирует ViZDoom с API OpenAI Gym для создания гибкой среды обучения с укрепленным обучением для игр FPS. Пользователи могут определять пользовательские сценарии, карты и структуры вознаграждений для обучения агентов навигации, обнаружения целей и стрельбы. Благодаря настраиваемым кадрам наблюдения, пространствам действий и системам логирования, он поддерживает популярные библиотеки глубокого обучения с укрепленным обучением, такие как Stable Baselines и RLlib, обеспечивая отслеживание производительности и воспроизводимость экспериментов.
Кто будет использовать RL Shooter?
- Исследователи укрепленного обучения
- Практики и разработчики ИИ
- Учебные заведения и студенты
- Разработчики игрового ИИ
- Фанаты глубокого обучения
Как использовать RL Shooter?
- Шаг 1: Установите ViZDoom, следуя официальной документации.
- Шаг 2: Клонируйте репозиторий RL_Shooter с GitHub.
- Шаг 3: Установите зависимости Python командой pip install -r requirements.txt.
- Шаг 4: Настройте сценарии в конфигурационных файлах (карты, вознаграждения, пропуск кадров).
- Шаг 5: Запустите тренировочные скрипты (например, python train.py) с выбранным алгоритмом RL.
- Шаг 6: Мониторьте лог-файлы и TensorBoard для метрик производительности.
- Шаг 7: Оцените обученных агентов с помощью скриптов оценки.
- Шаг 8: По мере необходимости изменяйте или добавляйте пользовательские карты и функции вознаграждения.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества RL Shooter
Основные функции
- Настраиваемые сценарии FPS на базе ViZDoom
- Потоки визуальных кадров наблюдения
- Настраиваемые функции вознаграждения
- Настраиваемые определения пространства действий
- Совместимость с API OpenAI Gym
- Пропуск кадров и контроль FPS
- Поддержка логгирования и TensorBoard
Преимущества
- Быстрое прототипирование RL-агентов
- Бенчмаркинг разных алгоритмов
- Воспроизводимая экспериментальная настройка
- Гибкая настройка окружения
- Общедоступное открытое программное обеспечение
Основные Сценарии Использования и Приложения RL Shooter
- Обучение агентов глубинного обучения для навигации и боя в FPS.
- Бенчмаркинг новых алгоритмов укрепленного обучения.
- Обучение концепциям RL в академических курсах.
- Исследование визуально-обоснованных решений.
- Сравнительные исследования архитектур моделей.
Часто Задаваемые Вопросы о RL Shooter
Информация о Компании RL Shooter
- Amine Zouitine
Обзоры RL Shooter
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы RL Shooter?
- ViZDoom native Gym environment
- DeepMind Lab
- Unity ML-Agents
- OpenAI Gym Atari environments
Вам также может понравиться：
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
AGM: AI Game Maker позволяет бесшовную разработку игр с поддержкой ИИ.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
Открытый агент обучения с подкреплением, использующий PPO для обучения и игры в StarCraft II через среду PySC2 от DeepMind.
Открытая платформа для реализации и оценки стратегий многопротокольного ИИ в классической игре Pacman.
BomberManAI — это агент ИИ на базе Python, который самостоятельно ориентируется и борется в средах игры Bomberman, используя поисковые алгоритмы.
SoccerAgent использует многопроцессное обучение с подкреплением для обучения AI-игроков для реалистичных футбольных симуляций и оптимизации стратегии.
Эффективно создавайте реалистичных 3D-цифровых людей с помощью MetaHuman Creator.
Мастер подземелий на базе ИИ, использующий LLM для генерации динамических повествований, квестов и столкновений в реальном времени.
Открытая платформа с несколькими агентами для обучения с подкреплением, позволяющая управлять агентами на уровне команды и взаимодействовать в StarCraft II через PySC2.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Открытый агент RL для дуэлей Yu-Gi-Oh, предоставляющий моделирование среды, обучение политики и оптимизацию стратегии.
PyGame Learning Environment предоставляет коллекцию RL-сред для обучения и оценки AI-агентов в классических играх на базе Pygame.
BotPlayers — это открытая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая создавать, тестировать и развертывать агентов для игр с поддержкой обучения с подкреплением.
Gomoku Battle — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать, тестировать и состязаться с ИИ-агентами в игре Гомоку.
Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
FemaleSwitch — это игра с искусственным интеллектом, которая улучшает опыт женских персонажей.
Искусственный интеллект-агент, который играет в Pentago Swap, оценивая состояние доски и выбирая оптимальные ходы с помощью алгоритма Монте-Карло Tree Search.
Samsung Ballie - это мобильный ИИ помощник, который следит за вашей домом и взаимодействует с ним.
AIpacman — это фреймворк на Python, предоставляющий поисковых, adversarial и методов обучения с подкреплением агентов для освоения игры Pac-Man.