Решения Reproduzierbarkeit in der Forschung для эффективности

Откройте надежные и мощные Reproduzierbarkeit in der Forschung инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

Reproduzierbarkeit in der Forschung

  • Фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать и обучать AI-агентов для участия в боях Pokémon с использованием обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое Poke-Env?
    Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.
    Основные функции Poke-Env
    • Python API для интеграции с Pokémon Showdown
    • Интерактивная среда боя с синхронными и асинхронными симуляциями
    • Готовые реализации базовых агентов
    • Архитектура на основе событий для пользовательских callback-ов
    • Интеграция с библиотеками обучения с подкреплением
    • Логирование боёв и аналитика эффективности
Рекомендуемые