deep-reinforcement-learning
  • 介绍
  • 前言
    • 神经网络
    • 研究平台
      • 街机游戏
      • 竞速游戏
      • 第一人称射击游戏
      • 开放世界游戏
      • 即时战略游戏
      • 团队体育游戏
      • 文字冒险游戏
      • OpenAI Gym & Universe
  • 方法
    • 街机游戏
      • DQN
      • DRQN
      • Gorila
      • Double DQN
      • Prioritized Experience Replay
      • Dueling DQN
      • Bootstrapped DQN
      • Multiagent DQN
      • Progressive Neural Networks
      • A3C
      • Retrace(λ)
      • ACER
      • ACKTR
      • TRPO
      • PPO
      • UNREAL
      • IMPALA
      • Distributional DQN
      • Noisy-Net
      • Rainbow
      • ES
      • NS-ES
      • Deep GA
      • Playing Atari with Six Neurons
      • UCTtoClassification
      • Policy Distillation
      • Actor-Mimic
      • Action-Conditional Video Prediction
      • Self-Supervision
      • HRA
    • 蒙特祖玛的复仇
      • Hierarchical-DQN
      • DQN-CTS
      • Pixel Recurrent Neural Networks
      • DQN-PixelCNN
      • Ape-X
      • DQfD
      • Ape-X DQfD
      • Natural Language Guided Reinforcement Learning
    • 竞速游戏
      • Direct Perception
      • DDPG
      • TD3
    • 第一人称射击游戏
      • SLAM-Augmented DQN
      • Direct Future Prediction
      • For The Win
    • 开放世界游戏
      • H-DRLN
      • Feedback Recurrent Memory Q-Network
      • Teacher-Student Curriculum Learning
    • 即时战略游戏
      • Puppet Search
      • Combined Strategic and Tacticals
      • Zero Order
      • IQL
      • COMA
      • BiC-Net
      • Macro-action SL
      • Macro-action PPO
      • On Reinforcement Learning for Full-length Game of StarCraft
      • AlphaStar
    • 团队体育游戏
      • DDPG + Inverting Gradients
      • DDPG + Mixing policy targets
      • Object-centric prediction
    • 文字冒险游戏
      • LSTM-DQN
      • DRRN
      • Affordance Based Action Selection
      • Golovin
      • AE-DQN
    • 开放的挑战
      • 游戏通用性
      • 稀疏、延迟、欺骗性的回报
      • 多智能体
      • 终身适应
      • 像人类一样玩游戏
      • 可调节的性能等级
      • 处理巨大的状态空间
      • 工业界应用
      • 游戏开发的交互式工具
      • 创造新的游戏
      • 学习游戏的模型
      • 计算资源
  • 附录
    • Distributional RL
      • QR-DQN
    • Policy Gradient
      • Off-Policy Actor-Critic
      • Generalized Advantage Estimation
      • Soft Actor-Critic
      • PPO-Penalty
    • Model-Based RL
      • I2A
      • MBMF
      • MBVE
      • World Models
    • Imitation Learning and Inverse Reinforcement Learning
      • GAIL
    • Transfer and Multitask RL
      • HER
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. 前言
  2. 研究平台

开放世界游戏

Previous第一人称射击游戏Next即时战略游戏

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

Malmo

一个基于流行电脑游戏Minecraft的人工智能实验平台，旨在支持人工智能的基础研究。 随着AI研究界推动人工智能（AGI），需要实验平台来支持灵活的代理的开发，这些代理可以学习在复杂环境中解决各种任务。 Minecraft是这样一个平台的理想基础，因为它将代理暴露给复杂的3D世界，再加上无限多样化的游戏玩法。 Project Malmo在Minecraft之上提供了一个复杂的抽象层，支持各种实验场景，从导航和生存到协作和解决问题的任务。 在本演示中，我们介绍了Malmo平台及其功能。 该平台作为IJCAI的开源软件公开发布，以支持AI研究中的开放性和协作。

The Malmo Platform for Artificial Intelligence Experimentation