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arnold对彩色图像解密方法matlab实现代码-Arnold:阿诺德-DOOM代理
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2021-05-25
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arnold对彩色图像解密方法matlab实现代码阿诺德 Arnold是代理的PyTorch实施,在“使用深度强化学习玩FPS游戏” ()中介绍过,并赢得了2017年版的。 该存储库包含: 培训DOOM代理的源代码 包含17个选定地图的软件包,可用于培训和评估 您可以将5种经过预训练的模型进行可视化和对战,包括赢得ViZDoom竞赛的模型 安装 依存关系 Arnold已在Mac OS和Linux发行版上成功测试。 你会需要: 带有NumPy和OpenCVPython 2/3 火炬 ViZDoom 按照说明安装ViZDoom。 确保可以从任何目录在Python中运行import vizdoom 。 为此,您可以使用pip安装该库,也可以对其进行编译,然后将其移动到Python安装的site-packages目录中,如此处所述:。 代码结构 . ├── pretrained # Examples of pretrained models ├── resources ├── freedoom2.wad # DOOM resources file (containing all texture
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Arnold-master.zip (45个子文件)
Arnold-master
.gitignore 41B
src
args.py 6KB
trainer.py 8KB
model
dqn
__init__.py 76B
base.py 9KB
recurrent.py 6KB
feedforward.py 3KB
__init__.py 2KB
utils.py 3KB
bucketed_embedding.py 457B
__init__.py 0B
doom
labels.py 2KB
actions.py 12KB
__init__.py 0B
scenarios
health_gathering.py 6KB
__init__.py 0B
self_play.py 2KB
deathmatch-eval.py 7KB
defend_the_center.py 6KB
deathmatch.py 7KB
utils.py 6KB
game_features.py 4KB
game.py 30KB
reward.py 2KB
replay_memory.py 4KB
parameter_server.py 1KB
utils.py 4KB
logger.py 2KB
resources
scenarios
full_deathmatch.wad 1.64MB
health_gathering_supreme.wad 22KB
defend_the_center.wad 5KB
deathmatch_rockets.wad 209KB
deathmatch_shotgun.wad 1.41MB
health_gathering.wad 2KB
freedoom2.wad 27.83MB
bots.cfg 3KB
pretrained
health_gathering.pth 9.31MB
deathmatch_shotgun.pth 49.77MB
vizdoom_2017_track1.pth 49.78MB
defend_the_center.pth 9.4MB
vizdoom_2017_track2.pth 49.77MB
README.md 10KB
run.sh 3KB
docs
example.gif 5.25MB
arnold.py 880B
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