MakarovIA/FPS

A3C & Episodic Learning

Open

#23 opened on 2016年12月1日

GitHub で見る
 (1 comment) (0 reactions) (1 assignee)C++ (1 fork)github user discovery
Deep Reinforcement Learninghelp wanted

Repository metrics

Stars
 (1 star)
PR merge metrics
 (PR metrics pending)

説明

Implement ASync RL 1602.01783.pdf asyncrl.pdf Read about Gorilla (Google RL Architecture) implementation

Implement algorithm from 1606.04460.pdf It will be used for Learning Policies for in-Team Tactics with Sparse Big Rewards

コントリビューターガイド

調査方針
提供された論文（1602.01783、1606.04460）のA3Cとエピソディック制御に関する研究を行い、その後FPSゲーム環境でC++を使用してアルゴリズムを実装し、スパース報酬処理をチーム戦術に焦点を当てます。
技術スタック
cpp
領域
game devmachine learning
Issue 種別
機能
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1週間超
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
調査が必要
前提条件
C++Reinforcement Learning
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
10