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自深度强化学习课程启动以来,许多学生创建了令人惊叹的项目,你应该查看并考虑参与

如果你创建了一个有趣的项目,请毫不犹豫地在 GitHub 仓库上提交 pull request 将其添加到此列表中

这些项目是根据在本页发布日期排列的

Space Scavanger AI

这个项目是一个太空游戏环境,其中包含用于 AI 的训练神经网络。

AI 通过基于 UnityMLAgents 和 RLlib 框架的强化学习算法进行训练。

Space Scavanger AI

在这里玩游戏 👉 https://swingshuffle.itch.io/spacescalvagerai

在这里查看 Unity 项目 👉 https://github.com/HighExecutor/SpaceScalvagerAI

Neural Nitro 🏎️

Neural Nitro

在这个项目中,Sookeyy 创建了一个低多边形赛车游戏,并训练了一辆汽车来驾驶。

在这里查看演示 👉 https://sookeyy.itch.io/neuralnitro

Space War 🚀

SpaceWar

在这个项目中,Eric Dong 使用 Pygame 重现了 Bill Seiler 1985 年版本的 Space War,并使用强化学习 (RL) 来训练 AI 智能体。

这个项目目前正在开发中!

演示

开发/Edge 版本

稳定版本

社区博客文章

待定

其他链接

在这里查看源代码 👉 https://github.com/e-dong/space-war-rl
在这里查看他的博客 👉 https://dev.to/edong/space-war-rl-0-series-introduction-25dh

用于交易的决策 Transformer

在这个项目中,学生探索了训练决策 Transformer 用于股票交易。在第一阶段,已经实现了离线训练。他计划在下一个版本中加入在线微调。

DT for Trading
来源:斯坦福 CS25: V1 I 决策 Transformer:通过序列建模进行强化学习

在这里查看源代码 👉 https://github.com/ra9hur/Decision-Transformers-For-Trading

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