mjx-project/mjx
🏗️ Frameworkmjx-project
Высокопроизводительный C++ фреймворк для исследований в области ИИ в Маджонге и обучения с подкреплением.
Mjx — это специализированный исследовательский фреймворк, решающий уникальные задачи Маджонга, такие как неполная информация и многомерные пространства состояний. Написанный на C++ для максимальной вычислительной эффективности, фреймворк позволяет проводить симуляцию тысяч игр в секунду, что критически важно для обучения глубоких моделей с подкреплением. Включает инструменты для наблюдения за состоянием, управления пространством действий и контроля правил. Проект обеспечивает бесшовную интеграцию с Python, позволяя использовать популярные библиотеки машинного обучения, такие как PyTorch или TensorFlow, сохраняя при этом высокую скорость выполнения движка. Mjx поддерживает различные методологии: от эвристических подходов до сложных нейросетевых архитектур, что делает его универсальным инструментом для изучения теории игр и ИИ.
💡Основное
- ├─Высокопроизводительное ядро C++
- ├─Бесшовная интеграция с Python
- └─Оптимизировано для RL-исследований
🎯Для
- ├─Исследователи ИИ
- ├─Энтузиасты теории игр
- └─Инженеры по обучению с подкреплением