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Satori是一个基于Transformer模型结合强化学习的立直麻将AI项目。文章介绍了如何使用Satori，包括指定手牌和场况参数。还详细阐述了数据集的生成流程，涉及从tenhou网站下载日志、解析对局信息。此外，提到了两种学习方法：监督学习（SL）和强化学习（RL），并提供了相应目录的链接。项目处于初期阶段，鼓励贡献和讨论。
基于Transformer模型+强化学习训练的立直麻将agent
此项目刚开始不久，欢迎提PR，欢迎交流讨论
权重、数据集未公开
How to use Satori
运行tests/run_test.py，令OP=2，修改gd = GameData(...)的参数可指定手牌、场况等信息
例如对于手牌6678m3445p4567s44z, dora=2z，给出$\pi(s)$如下：
How to generate your dataset
- 从 tenhou 网站 上下载日志文件包，放在
SL/logs/文件夹下 - 运行
SL/spider.py，会自动解析logs文件并将记载对局信息的.json文件存储到SL/games/文件夹下 - 运行
SL/game_loa
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