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Reinforcement-learning-in-GTAV:使用Actor-Critic结合LSTM在GTAV环境中训练给定起...
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2021-05-15
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Reinforcement-learning-in-GTA V 在 GTAV 环境 中使用强化学习算法(Actor-Critic-LSTM) 配置 Grand Theft Auto V(侠盗猎车手 5) steam 或者原装均可 numpy Pytorch(gp 版本) 推荐最新版本(0.40) torchvision GPU(推荐 GTX 960 及以上),我使用的 GTX 960 同时运行 GTA V 和 Actor-Critic 算法有点吃力 系统 Windows,因为MAC 以及 linux 上没有 GTA V ,我的另一个项目。 文件结构 constant 用于算法的一些常数,包括按键,日志,网络常量,游戏画面截取位置 model 网络,使用预训练的 ResNet 得到卷积特征的序列,然后进入 LSTM 得到策略函数和值函数。 train 训练过程 util 工具函数,包
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Reinforcement-learning-in-GTAV-master.zip (23个子文件)
Reinforcement-learning-in-GTAV-master
train
readme.md 2KB
AC_train.py 19KB
__init__.py 0B
readme.md 1KB
model
resnet.py 3KB
readme.md 1KB
__init__.py 0B
constant
screen.py 607B
readme.md 740B
__init__.py 0B
model.py 462B
log.py 127B
key.py 1KB
.gitignore 63B
util
reward.py 5KB
screen.py 458B
readme.md 817B
action.py 3KB
game.py 1KB
__init__.py 259B
model.py 7KB
key.py 2KB
sample.json 37KB
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