RLCard卡牌游戏强化学习工具包

RLCard: 卡牌游戏强化学习工具包

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RLCard是一款卡牌游戏强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的工具包。 它支持多种卡牌游戏环境,具有易于使用的接口,以用于实现各种强化学习和搜索算法。 RLCard的目标是架起强化学习和非完全信息游戏之间的桥梁。 RLCard由DATA Lab at Texas A&M University以及社区贡献者共同开发.

社区:

  • Slack: 在我们的#rlcard-project slack频道参与讨论.
  • QQ群: 加入我们的QQ群665647450. 密码:rlcardqqgroup

新闻:

  • 请关注DouZero, 一个强大的斗地主AI,以及ICML 2021论文。点击此处进入在线演示。该算法同样集成到了RLCard中,详见在斗地主中训练DMC
  • 我们的项目被用在PettingZoo中,去看看吧!
  • 我们发布了RLCard的可视化演示项目:RLCard-Showdown。请点击此处查看详情!
  • Jupyter Notebook教程发布了!我们添加了一些R语言的例子,包括用reticulate调用RLCard的Python接口。点击查看详情。
  • 感谢@Clarit7为支持不同人数的二十一点游戏(Blackjack)做出的贡献。我们欢迎更多的贡献,以使得RLCard中的游戏配置更加多样化。点击这里查看详情。
  • 感谢@Clarit7为二十一点游戏(Blackjack)和限注德州扑克的人机界面做出的贡献。
  • RLCard现支持本地随机环境种子和多进程。感谢@weepingwillowben提供的测试脚本。
  • 无限注德州扑克人机界面现已可用。无限注德州扑克的动作空间已被抽象化。感谢@AdrianP-做出的贡献。
  • 新游戏Gin Rummy以及其可视化人机界面现已可用,感谢@billh0420做出的贡献。
  • PyTorch实现现已可用,感谢@mjudell做出的恭喜。

 

Github地址:https://github.com/datamllab/rlcard-showdown

Gitee镜像:https://gitee.com/daochenzha/rlcard

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