StarCraft II Reinforcement Learning Agent
0 ОтзывыЭтот открытый агент применяет Proximal Policy Optimization (PPO) для обучения нейронных сетей, управляющих юнитами в StarCraft II. Он интегрируется с интерфейсом PySC2 от DeepMind для наблюдения за игровыми состояниями, принятия стратегических решений и выполнения действий в реальном времени. Модульная кодовая база поддерживает настраиваемые архитектуры сетей, многопроцессорную обработку для параллельного обучения и расширенную настройку гиперпараметров, способствуя быстрому экспериментированию и оценке алгоритмов обучения с подкреплением в среде SC2.
Платформы и фреймворки ИИ
Игры
#обучение с подкреплением
#ИИ для StarCraft II
#алгоритм PPO
#исследования ИИ в играх
#TensorFlow для игр
#кастомизация нейронных сетей
#мультипроцессорное обучение
#оптимизация производительности ИИ
#интеграция с DeepMind PySC2
#инструменты ИИ с открытым исходным кодом
#автоматизация RTS-игр
#пользовательские функции награды
#журналирование и мониторинг ИИ
#скрипты оценки агентов
#обучение с ускорением GPU
#сети политик
#обучение ИИ моделей
#Python для ИИ
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Этот открытый агент применяет Proximal Policy Optimization (PPO) для обучения нейронных сетей, управляющих юнитами в StarCraft II. Он интегрируется с интерфейсом PySC2 от DeepMind для наблюдения за игровыми состояниями, принятия стратегических решений и выполнения действий в реальном времени. Модульная кодовая база поддерживает настраиваемые архитектуры сетей, многопроцессорную обработку для параллельного обучения и расширенную настройку гиперпараметров, способствуя быстрому экспериментированию и оценке алгоритмов обучения с подкреплением в среде SC2.
Платформы и фреймворки ИИ
Игры
#обучение с подкреплением
#ИИ для StarCraft II
#алгоритм PPO
#исследования ИИ в играх
#TensorFlow для игр
#кастомизация нейронных сетей
#мультипроцессорное обучение
#оптимизация производительности ИИ
#интеграция с DeepMind PySC2
#инструменты ИИ с открытым исходным кодом
#автоматизация RTS-игр
#пользовательские функции награды
#журналирование и мониторинг ИИ
#скрипты оценки агентов
#обучение с ускорением GPU
#сети политик
#обучение ИИ моделей
#Python для ИИ
...
Рекомендуемые
Что такое StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
Данный репозиторий предоставляет полноценную рамочную платформу для исследований в области обучения с подкреплением в игре StarCraft II. Основной агент использует Proximal Policy Optimization (PPO) для обучения сетей политики, интерпретирующих данные наблюдений из среды PySC2 и выдающих точные действия в игре. Разработчики могут настраивать слои нейронных сетей, формирование вознаграждений и графики обучения для оптимизации производительности. Система поддерживает многопоточность для эффективного сбора образцов, утилиты логирования для мониторинга кривых обучения и скрипты оценки для тестирования обученных моделей против скриптованных или встроенных ИИ-оппонентов. Код написан на Python и использует TensorFlow для определения и оптимизации моделей. Пользователи могут расширять компоненты, такие как пользовательские функции вознаграждения, предварительная обработка состояния или архитектура сети, для достижения конкретных целей исследования.
Кто будет использовать StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- Исследователи обучения с подкреплением
- Разработчики игровых ИИ
- Преподаватели в области ИИ и игр
- Хоббисты и студенты, изучающие RL
Как использовать StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- Шаг 1: Установите StarCraft II и PySC2 от DeepMind, следуя инструкциям README
- Шаг 2: Клонируйте репозиторий и перейдите в каталог проекта
- Шаг 3: Установите зависимости Python командой pip install -r requirements.txt
- Шаг 4: Настройте гиперпараметры и параметры карты в конфигурационных файлах
- Шаг 5: Запустите python train.py --config configs/default.yaml для начала обучения
- Шаг 6: Следите за прогрессом с помощью TensorBoard и при необходимости корректируйте параметры
- Шаг 7: Оцените обученные модели, используя python evaluate.py --model путь/к/модели
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Основные функции
- Обучение политики на базе PPO в среде SC2
- Интеграция с PySC2 от DeepMind для обработки состояний и действий
- Настраиваемые архитектуры нейронных сетей и вознаграждения
- Поддержка многопроцессорной обработки для параллельного сбора образцов
- Логирование и интеграция с TensorBoard
- Скрипты для оценки и сравнения агентов
Преимущества
- Ускоряет исследования ИИ для RTS-игр
- Модульная и расширяемая кодовая база
- Open-source и бесплатное использование
- Настраиваемые гиперпараметры и среды
- Поддержка ускорения на GPU для более быстрого обучения
Основные Сценарии Использования и Приложения StarCraft II Reinforcement Learning Agent
- Тестирование новых алгоритмов RL на сложных сценариях RTS
- Образовательные демонстрации обучения с подкреплением
- Исследования стратегических решений в играх
- Прототипирование ИИ-агентов для игр в жанре реального времени
Часто Задаваемые Вопросы о StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Информация о Компании StarCraft II Reinforcement Learning Agent
Обзоры StarCraft II Reinforcement Learning Agent
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
- DeepMind PySC2 Baselines
- SC2LE RL environments
- OpenAI Gym RTS environments
- Ray RLlib
- Stable-Baselines
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
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.
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.