vietnh1009/Contra-PPO-pytorch
📦 オープンソースプロジェクトvietnh1009
名作ゲーム「魂斗羅」を攻略するために設計された、PPO強化学習アルゴリズムのPyTorch実装。
Contra-PPO-pytorchは、強化学習における代表的なポリシー勾配法であるPPOを用いてAIエージェントを訓練するための堅牢なフレームワークです。OpenAI Gymとの統合により、魂斗羅のNES環境と対話するためのインターフェースを提供し、ゲーム進行に必要な状態表現や報酬設計を処理します。PyTorchを基盤としており、動的な計算グラフを利用してポリシーと価値関数の近似を行うニューラルネットワークを構築しています。主な特徴として、構造化されたトレーニングループ、PPO2スタイルの最適化サポート、ハイパーパラメータの実験が容易なモジュール設計が挙げられます。標準的なRLアルゴリズムを、古典的なビデオゲームに見られる非定常かつ高次元な入力環境へ適用する方法を学ぶのに最適です。長期的な計画と即時の反応の両方が求められる環境でのエージェント性能を評価するためのベースラインとなります。
💡ハイライト
- ├─PyTorchベースのPPO実装
- ├─OpenAI Gym互換環境
- └─NESゲームのメカニクスに最適化
🎯対象
- ├─強化学習研究者
- ├─AI愛好家
- └─ゲームAI開発者