تنزيل pgx - تنزيل كود المصدر pgx

pgx

كود الذكاء الاصطناعي

v2.5.0

تنزيل

مجموعة من محاكيات الألعاب المتوازية المسرَّعة بواسطة وحدة معالجة الرسومات للتعلم المعزز (RL)

ملحوظة

إذا وجدت هذا المشروع مفيدًا، فسنكون ممتنين لدعمك من خلال أحد نجوم GitHub لمساعدتنا على تنمية المجتمع وتحفيز المزيد من التطوير!

v1 لعبة ما جونغ مبسطة ومناسبة للأطفال. تيك تاك تو
"tic_tac_toe" v0 ثلاثة على التوالي يفوز.

سياسة الإصدار

يتم إصدار كل بيئة، ويتم زيادة الإصدار عندما تكون هناك تغييرات تؤثر على أداء الوكلاء أو عندما تكون هناك تغييرات غير متوافقة مع واجهة برمجة التطبيقات (API). إذا كنت ترغب في متابعة التكرار الكامل، فنوصيك بالتحقق من إصدار Pgx وكل بيئة على النحو التالي:

 > >> pgx . __version__
'1.0.0'
> >> env . version
'v0'

انظر أيضا

تم تصميم Pgx لتكملة بيئات JAX الأصلية ببدلات ألعاب اللوحة (الكلاسيكية):

RobertTLange/gymnax: تنفيذ JAX لبيئات RL الشائعة (التحكم الكلاسيكي، bsuite، MinAtar، إلخ) ومهام meta RL
google/brax: محاكاة فيزياء الجسم الصلب في JAX ومهام RL في الفضاء المستمر (النمل، الجلب، الروبوت، إلخ)
instadeepai/jumanji: مجموعة من بيئات RL المتنوعة والصعبة في JAX (تعبئة الصناديق، ومشكلات التوجيه، وما إلى ذلك)
flairox/jaxmarl: بيئات RL متعددة العوامل في JAX (StarCraft المبسطة، إلخ)
corl-team/xland-minigrid: بيئات Meta-RL Gridworld في JAX مستوحاة من MiniGrid وXland
MichaelTMatthews/Craftax: (Crafter + NetHack) في JAX لـ RL ذات النهايات المفتوحة
epignatelli/navix: إعادة تنفيذ MiniGrid في JAX

قد يكون الجمع بين Pgx وخوارزميات/تطبيقات JAX الأصلية اتجاهًا مثيرًا للاهتمام:

إطار عمل Anakin: إطار عمل RL عالي الكفاءة يعمل مع بيئات JAX الأصلية على وحدات TPU
Deepmind/mctx: تطبيقات MCTS الأصلية من JAX، بما في ذلك AlphaZero وMuZero
Deepmind/rlax: مكونات RL الأصلية من JAX
google/evojax: التطور العصبي المتسارع بالأجهزة
RobertTLange/evosax: تطبيقات استراتيجية التطور الأصلية (ES) لـ JAX
الروبوتات التكيفية الذكية/QDax: خوارزميات تنوع الجودة (QD) الأصلية من JAX
luchris429/purejaxrl: تطبيقات RL الأصلية لـ Jax

القيد

في الوقت الحالي، لا تعمل بعض البيئات، بما في ذلك Go وchess، بشكل جيد على وحدات TPU. الرجاء استخدام وحدات معالجة الرسومات بدلاً من ذلك.

الاقتباس

إذا كنت تستخدم Pgx في عملك، فيرجى الاستشهاد بمقالتنا:

 @inproceedings{koyamada2023pgx,
  title={Pgx: Hardware-Accelerated Parallel Game Simulators for Reinforcement Learning},
  author={Koyamada, Sotetsu and Okano, Shinri and Nishimori, Soichiro and Murata, Yu and Habara, Keigo and Kita, Haruka and Ishii, Shin},
  booktitle={Advances in Neural Information Processing Systems},
  pages={45716--45743},
  volume={36},
  year={2023}
}