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Aprendizado por reforço / Bots de IA em jogos de cartas (pôquer) - Blackjack, Leduc, Texas, DouDizhu, Mahjong, UNO.
★ 3.541+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #2
Rainbow é tudo o que você precisa! Um tutorial passo a passo de DQN até Rainbow
★ 2.032+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #3
Ambiente de pôquer Texas Hold'em OpenAI Gym com aprendizado por reforço baseado em keras-rl. Inclui renderização virtual e Monte Carlo para cálculo de equidade.
★ 722+1Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #4★ 693+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias
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O VMAS é um simulador vetorizado e diferenciável projetado para benchmarks eficientes de aprendizado por reforço multi-agente. Ele é composto por um mecanismo de física 2D vetorizado escrito em PyTorch e um conjunto de cenários desafiadores com múltiplos robôs. Cenários adicionais podem ser implementados por meio de uma interface simples e modular.
★ 604+2Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #6
Planejamento de trajetória com aprendizado por reforço profundo, planejamento de trajetória SAC, algoritmo Soft Actor-Critic, SAC-pytorch, desvio de obstáculos com Lidar, simulação de Lidar, Adaptive-SAC
★ 596+3Variação de estrelas nos últimos 7 dias - #7
Um simulador flexível, de uso geral e fácil de usar, junto com um ambiente de negociação OpenAI Gym para a plataforma de negociação MetaTrader 5 (Aprovado pelo OpenAI Gym)
★ 524+0Variação de estrelas nos últimos 7 dias
