MakarovIA/FPS

A3C & Episodic Learning

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#23 建立於 2016年12月1日

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描述

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

貢獻者指南

研究方向
研究提供的論文（1602.01783，1606.04460）關於A3C和情景控制，然後在FPS遊戲環境中用C++實現演算法，專注於稀疏獎勵處理以進行團隊戰術。
技術棧
cpp
領域
game devmachine learning
議題類型
功能
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
4
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
超過 1 週
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
活躍
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
需要先調研
前置要求
C++Reinforcement Learning
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
10