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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

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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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。

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