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4,598 स्टार्स·649 फोर्क्स·Python·Apache-2.0·8 व्यूज़douzero.org↗

DouZero

DouZero एक डीप रिइंफोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क और ट्रेनिंग सिस्टम है जिसे डिजिटल एजेंट्स को जटिल कार्ड गेम में महारत हासिल करना सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उच्च-थ्रूपुट रिइंफोर्समेंट लर्निंग पाइपलाइन्स को लागू करने और गेम एजेंट्स की प्रतिस्पर्धी सफलता का मूल्यांकन करने के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। सिस्टम एक वितरित एक्टर-लर्नर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो मॉडल कन्वर्जेंस में तेजी लाने के लिए गेम सिमुलेशन एक्टर्स को GPU ट्रेनिंग डिवाइसेस से अलग करता है। यह पुनरावर्ती मूल्यांकन और रैंडम सैंपलिंग के माध्यम से इष्टतम चाल निर्धारित करने के लिए पॉलिसी-आधारित वैल्यू एस्टिमेशन के साथ मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS) को जोड़ता है। टूलकिट में सिंथेटिक ट्रेनिंग डेटा उत्पन्न करने के लिए सेल्फ-प्ले सिमुलेशन लूप्स और सैंपल्ड बैच ट्रेनिंग के लिए एसिंक्रोनस एक्सपीरियंस बफ़र्स की क्षमताएं शामिल हैं। इसमें रैंडम, नियम-आधारित या मानव डेटासेट के खिलाफ जीत की दरों की तुलना करके एजेंट प्रदर्शन को मापने के लिए बेंचमार्किंग टूल भी शामिल हैं।

Features

  • Deep Reinforcement Learning Implementations - Provides a functional implementation of an agent using deep reinforcement learning and neural networks.
  • Card Game Frameworks - Provides a framework for developing and evaluating reinforcement learning agents specifically for card game environments.
  • Monte Carlo Tree Search - Implements the Monte Carlo Tree Search algorithm to determine optimal moves through random sampling of the game tree.
  • Self-Play Data Generation - Generates training data through agents playing against themselves to iteratively improve model performance.
  • Reinforcement Learning Training - Provides a general framework for training agents in simulation environments using reinforcement learning.
  • Card Game RL Trainers - Acts as a specialized trainer for card game agents using deep reinforcement learning and self-play simulations.
  • Distributed Training Systems - Provides high-throughput infrastructure that separates simulation actors from GPU training devices.
  • Game Simulation Environments - Implements agent-based game simulation environments specifically designed for reinforcement learning and behavioral research.
  • Actor-Learner Patterns - Uses a distributed actor-learner architecture to decouple game simulation from GPU model updates.
  • Distributed Simulation Workflows - Accelerates agent training by distributing game simulations across multiple actor processes and GPU devices.
  • Asynchronous Experience Collection - Features parallelized collection of environment interactions across multiple CPU cores to accelerate training throughput.
  • Agent Performance Evaluators - Provides tools for assessing agent behavior and policy stability by comparing win percentages against baselines.
  • Game Episode Evaluators - Evaluates agent performance by running complete game episodes and recording win rates.
  • GPU Training Accelerators - Uses parallelization strategies across CPU actors and GPU learners to increase the speed of model training.
  • Model Performance Evaluators - Provides tools for quantifying agent success by comparing win rates against random, rule-based, or human baselines.
  • State-Value Estimators - Utilizes state-value estimators to predict the win probability of a given game state.
  • Card Games - Self-play deep reinforcement learning agent for DouDizhu.

स्टार हिस्ट्री

kwai/douzero के लिए स्टार हिस्ट्री चार्टkwai/douzero के लिए स्टार हिस्ट्री चार्ट

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DouZero के ओपन-सोर्स विकल्प

समान ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स, जो DouZero के साथ साझा की गई सुविधाओं के आधार पर रैंक किए गए हैं।
  • datamllab/rlcarddatamllab का अवतार

    datamllab/rlcard

    3,401GitHub पर देखें↗

    RLcard is an open-source framework for developing and evaluating reinforcement learning agents across multiple card game environments. It functions as a card game environment simulator, a multi-agent RL platform, and a benchmarking toolkit for algorithms like DQN, NFSP, and CFR. The framework provides a game-agnostic environment interface that decouples agent logic from game mechanics, allowing any policy to interact through a common API. It supports pluggable reinforcement learning algorithms that operate on this interface without modifying game logic, and includes a self-play training loop

    Pythonaiblackjackcard-game
    GitHub पर देखें↗3,401
  • tensorflow/minigotensorflow का अवतार

    tensorflow/minigo

    3,531GitHub पर देखें↗

    Minigo is a TensorFlow-based reinforcement learning engine designed to master the game of Go. It functions as a comprehensive system for training neural networks to predict board policies and game outcomes, utilizing a model trainer to generate self-play data and optimize weights. The project is distinguished by its ability to perform large-scale game simulations using Kubernetes to distribute worker nodes across CPU, GPU, and TPU hardware. It employs a Monte Carlo Tree Search implementation to identify optimal moves and supports specialized hardware acceleration, including inference on Edge

    C++
    GitHub पर देखें↗3,531
  • morvanzhou/tutorialsMorvanZhou का अवतार

    MorvanZhou/tutorials

    12,952GitHub पर देखें↗

    This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development, focusing on machine learning, data science, and web scraping. It provides implementations for neural networks, reinforcement learning algorithms, and deep learning architectures using PyTorch, alongside detailed manuals for scientific computing and data visualization. The project distinguishes itself by offering specialized tutorials on concurrent programming to optimize CPU performance and guides for setting up Linux development environments. It covers the implementation of ad

    Pythonmachine-learningmultiprocessingneural-network
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  • tensorpack/tensorpacktensorpack का अवतार

    tensorpack/tensorpack

    6,287GitHub पर देखें↗

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    Python
    GitHub पर देखें↗6,287
DouZero के सभी 30 विकल्प देखें→

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

kwai/douzero क्या करता है?

DouZero एक डीप रिइंफोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क और ट्रेनिंग सिस्टम है जिसे डिजिटल एजेंट्स को जटिल कार्ड गेम में महारत हासिल करना सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उच्च-थ्रूपुट रिइंफोर्समेंट लर्निंग पाइपलाइन्स को लागू करने और गेम एजेंट्स की प्रतिस्पर्धी सफलता का मूल्यांकन करने के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। सिस्टम एक वितरित एक्टर-लर्नर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो मॉडल कन्वर्जेंस में तेजी लाने के लिए गेम सिमुलेशन एक्टर्स को GPU ट्रेनिंग डिवाइसेस से अलग करता है।…

kwai/douzero की मुख्य विशेषताएं क्या हैं?

kwai/douzero की मुख्य विशेषताएं हैं: Deep Reinforcement Learning Implementations, Card Game Frameworks, Monte Carlo Tree Search, Self-Play Data Generation, Reinforcement Learning Training, Card Game RL Trainers, Distributed Training Systems, Game Simulation Environments।

kwai/douzero के कुछ ओपन-सोर्स विकल्प क्या हैं?

kwai/douzero के ओपन-सोर्स विकल्पों में शामिल हैं: datamllab/rlcard — RLcard is an open-source framework for developing and evaluating reinforcement learning agents across multiple card… tensorflow/minigo — Minigo is a TensorFlow-based reinforcement learning engine designed to master the game of Go. It functions as a… morvanzhou/tutorials — This repository is a comprehensive collection of instructional guides and practical examples for Python development,… tensorpack/tensorpack — Tensorpack is a high-level TensorFlow neural network framework and research library designed for building and training… suragnair/alpha-zero-general — This project is a reinforcement learning framework and game AI engine designed for training adversarial agents in… keras-rl/keras-rl — keras-rl is a reinforcement learning library that enables the training of neural agents using Keras. It serves as a…