{"repo":"opendilab/DI-sheep","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/opendilab/DI-sheep","clone":"git clone https://github.com/opendilab/DI-sheep.git","description":"羊了个羊 + 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning + 3 Tiles Game)","language":"Python","stars":519,"topics":["deep-reinforcement-learning","python","reinforcement-learning","javascript","typescript","react","artificial-intelligence","di-engine"],"license":"Apache-2.0","category":"machine-learning","readme_excerpt":"DI-sheep：深度强化学习 + 羊了个羊 当 AI 技术的明珠——深度强化学习，遇到号称“通关率只有0.01%”的游戏“羊了个羊”，会碰撞出哪些奇思妙想呢？ P.S. 路过记得点个 star ，持续更新ing。 P.S.S. 想了解更多深度强化学习相关知识？快来 DI-engine 训练自己的智能体。 News - [bilibili] 羊群加不进去？那就来加猫群叭！深度强化学习版的羊了个羊来了 - [WeChat] 万事开头难？喵小DI玩“羊了个羊”可不难 使用指南 算法原理解析 快速上手 - 如果想 在线试玩 -- 在线网页（改进中） - 如果想 本地部署/测试 - 服务端（Python） - 客户端（react） 然后在网页中打开对应链接即可 - 如果想进行完整的深度强化学习训练 - 如果想使用定义好的 gym 羊了个羊环境 -- 点个 star 之后直接暴力 CTRL C+V 拿走 service/sheep env.py 尽情魔改 - 如果想获得训练好的深度强化学习模型 -- 访问 OpenDILab HuggingFace仓库 （目前提供了两种试玩模型，但智能体仍有很多进步空间） - 如果想了解更多深度强化学习相关知识 -- 欢迎参阅 DI-engine 和相关文档 - 如果想了解未来的更新计划 -- 请参阅更新计划 - 如果有其他问题或想法 -- 欢迎 github ISSUE 区讨论，或是贡献 Pull requests 项目结构 更新计划 算法 - [ ] 强化学习训练参数调整和算法微调 - [ ] 提供可供本地试玩的模型权重 - [ ] 详细的神经网络和强化学习算法设计文档 - [ ] model-based RL 和 planning 算法 - [ ] 神经网络压缩（用于部署） 环境 - [ ] 添加原类型游戏（比如3tiles）中的各种道具 - [ ] 牌的层数问题如何定义 - [ ] 结合 JAX 优化环境运行速度 - [ ] 更多结合 AI 的玩法设计 应用 - [x] 更多自定义主题和 BGM - [x] 在线网页端部署 - [x] 样例神经网络权重下载 - [ ] 更多 AI 训练时的行为分析 - [ ] 移动端应用（欢迎Android/IOS开发者支持） 致谢 - react 前端部分主要参考 https://github.com/StreakingMan/solvable-sheep-game ，请大家也多多支持这个 repo License DI-sheep is released under the Apache 2.0 license.","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/opendilab","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/opendilab/DI-sheep/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}