首页 文章 精选 留言 我的

精选列表

搜索[AI座舱],共10000篇文章
优秀的个人博客,低调大师

你斗地主打得过AI吗?卡牌游戏的强化学习工具包RLCard来了!

项目名称: RLCard 项目作者: Daochen Zha 开源许可协议: MIT 项目地址:https://gitee.com/daochenzha/rlcard 项目简介 RLCard 是一款卡牌游戏强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的工具包。 它支持多种卡牌游戏环境,具有易于使用的接口,以用于实现各种强化学习和搜索算法。 RLCard 的目标是架起强化学习和非完全信息游戏之间的桥梁。 RLCard 由 DATA Lab at Texas A&M University 以及社区贡献者共同开发。 项目演示 除了斗地主外,它还支持多种卡牌游戏环境,包括二十一点、德州扑克、UNO、麻将等等。 示例 以下是一个小例子 import rlcard from rlcard.agents import RandomAgent env = rlcard.make('blackjack') env.set_agents([RandomAgent(num_actions=env.num_actions)]) print(env.num_actions) # 2 print(env.num_players) # 1 print(env.state_shape) # [[2]] print(env.action_shape) # [None] trajectories, payoffs = env.run() RLCard可以灵活地连接各种算法,参考以下例子: 小试随机智能体 Blackjack上的Deep-Q学习 在Leduc Hold'em上训练CFR(机会抽样) 与预训练Leduc模型游玩 在斗地主上训练DMC 评估智能体 支持算法 算法 释例 参考 深度蒙特卡洛(Deep Monte-Carlo,DMC) examples/run_dmc.py [论文] 深度Q学习 (Deep Q Learning, DQN) examples/run_rl.py [论文] 虚拟自我对局 (Neural Fictitious Self-Play,NFSP) examples/run_rl.py [论文] 虚拟遗憾最小化算法(Counterfactual Regret Minimization,CFR) examples/run_cfr.py [论文] 如果你想要亲手试一试这个工具包,那么就点击下面的链接前往项目主页看看吧:https://gitee.com/daochenzha/rlcard

资源下载

更多资源
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

用户登录
用户注册