MakarovIA/FPS

A3C & Episodic Learning

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#23 创建于 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

贡献者指南

研究方向
研究提供的论文（1602.01783，1606.04460）关于A3C和情景控制，然后在FPS游戏环境中用C++实现算法，专注于稀疏奖励处理以进行团队战术。
技术栈
cpp
领域
game devmachine learning
议题类型
功能
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
4
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
超过 1 周
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
需要先调研
前置要求
C++Reinforcement Learning
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
10