atari
Dépôts open source suivis étiquetés atari, triés par étoiles.
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Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés atari.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
- #1★ 10 945+11Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #2
Implémentation haute qualité en fichier unique d'algorithmes d'apprentissage par renforcement profond avec des fonctionnalités adaptées à la recherche (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG).
★ 10 339+36Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #3
Interface multi-émulateur pour iOS et tvOS, prenant en charge divers systèmes de consoles Atari, Bandai, NEC, Nintendo, Sega, SNK et Sony. Pour commencer : https://wiki.provenance-emu.com
★ 6 362+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Moteur d'IA décisionnelle OpenDILab. Le framework d'apprentissage par renforcement le plus complet.
★ 3 641+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) est un agent d'apprentissage par renforcement entraîné dans un modèle de monde par diffusion. Spotlight NeurIPS 2024.
★ 2 099+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
[NeurIPS 2023 Spotlight] LightZero : un benchmark unifié pour la recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS) dans des scénarios de décision séquentielle généraux.
★ 1 640+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
XuanCe : une bibliothèque d'apprentissage par renforcement profond complète et unifiée
★ 1 082+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #8
Votre collection personnelle de jeux rétro dans votre navigateur. Rejoignez-nous sur Discord https://discord.gg/gwaKRAYG6t
★ 1 073+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Une bibliothèque JavaScript utilisée pour exécuter des émulateurs de consoles rétro dans les navigateurs.
★ 983+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Bibliothèque Python pour l'apprentissage par renforcement.
★ 944+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Les Transformers sont des modèles de monde efficaces en termes d'échantillonnage. ICLR 2023, parmi les 5 % meilleurs.
★ 900+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12★ 841+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #13★ 758+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #14
Une liste organisée d'articles sur la recherche arborescente de Monte Carlo avec implémentations.
★ 715+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #15
Compiler du bytecode Java vers du code natif CPU.
★ 526+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
