游戏制造商Atari与去中心化游戏平台Enjin达成合作

最新推荐文章于 2025-05-16 09:00:00 发布
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游戏制造商Atari宣布与区块链去中心化游戏平台Enjin合作，将经典品牌带到该平台。Enjin用户很快能在游戏中使用基于Atari的NFT，此合作旨在创造用户拥有的独特数字游戏收藏品。
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关注
深度强化学习玩Atari游戏
步子哥的博客
07-13 1085
相比之下,我们的算法是在ε-贪婪控制序列上评估的,因此必须泛化到各种可能的情况。我们的方法在测试的7个游戏中的6个游戏上给出了最先进的结果,而且没有调整架构或超参数。我们在所有7个游戏中使用相同的网络架构、学习算法和超参数设置,表明我们的方法足够健壮,可以在各种游戏中工作,而无需引入特定于游戏的先验知识。由于智能体只能观察到当前屏幕的图像,因此这是一个部分可观察的任务,许多环境状态在感知上是混淆的。我们使用的架构中,每个可能的动作都有一个单独的输出单元,只有状态表示作为神经网络的输入。
学习笔记 | 演化简单的程序用于玩 Atari 游戏
叶庭云 成为自己的光
12-20 943
学习笔记 | 演化简单的程序用于玩 Atari 游戏。不使用深度学习，进化算法也能玩 Atari 游戏！
怀旧游戏机Atari 2600的改造与家酿开发
weixin_36123300的博客
04-23 1038
本文详细介绍了Atari 2600游戏机的历史地位及其广泛的粉丝基础。通过阅读本章节内容，我们可以了解到Atari 2600如何从一款最初不被看好的游戏机，发展成为历史上最成功的家用游戏机之一。文章还深入探讨了如何对Atari 2600进行各种硬件改造，包括制作左手游戏手柄、修理和升级控制器等。此外，还介绍了如何为Atari 2600添加新的功能，例如立体声音频输出和S-视频/复合视频改造，以及如何制作和安装新游戏的家酿开发过程。
深度强化学习实战：玩转 Atari 游戏
2301_76277481的博客
05-16 1435
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称 DRL）是深度学习与强化学习相结合的产物。它的核心思想是让智能体在环境中通过不断试错，根据环境反馈的奖励信号调整自身策略，以达到长期累积奖励最大化的目标。智能体（Agent）：在环境中采取行动并接收反馈的实体，它通过学习策略来决定在不同状态下应采取的行动。环境（Environment）：智能体所处的外部世界，它接收智能体的行动并返回新的状态和奖励。奖励（Reward）
强化学习：玩转Atari-Pong游戏
qq_41188247的博客
11-14 3593
强化学习：玩转Atari-Pong游戏
MindSpore实现强化学习玩游戏《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》
king_ham的博客
09-09 1219
MindSpore实现强化学习玩游戏
案例一：训练AI玩Atari游戏
AI天才研究院
04-28 1174
1. 背景介绍 1.1 Atari 游戏与强化学习 Atari 游戏作为上世纪 70-80 年代的经典游戏，其简单的规则和丰富的视觉效果使其成为强化学习算法的理想测试平台。强化学习旨在训练智能体通过与环境交互，学习最佳策略以最大化累积奖励。Atari 游戏提供了多种多样的环境和挑战，可以评
深度Q网络（DQN）：玩转Atari游戏
AI天才研究院
05-21 925
Atari 游戏，作为 20 世纪 70 年代至 80 年代的经典街机游戏，为一代人带来了无数欢乐。随着人工智能技术的飞速发展，研究者们开始尝试让 AI 学会玩 Atari 游戏，以此来测试和验证 AI 算法的智能水平。研究者们正在不断改进 DQN 算法，例如 Double DQN、Dueling DQN 等，以提高其性能和稳定性。DQN 的应用领域正在不断扩展，例如自然语言处理、金融交易等。DQN 可以与其他技术结合，例如迁移学习、元学习等，以提高其效率和泛化能力。
Win10搭建gym运行atari游戏pong
m0_54864995的博客
06-07 2807
整理了Win10的强化学习Gym环境搭建，用于运行atari游戏pong。
Atari游戏Roms.zip
04-08
《Atari游戏Roms.zip》是一个包含Atari 2600街机游戏环境的压缩文件，这些游戏环境是通过互联网上的 Atari Mania 网站获取的。Atari 2600，又称为Atari Video Computer System (VCS)，是1977年推出的家用游戏主机，...
基于DQN算法实现Atari游戏学习的Python设计源码
10-06
本项目采用了深度确定性策略梯度（DQN）算法，针对Atari游戏进行学习和研究，提供了88个文件的完整Python设计源码，为深度学习和强化学习的研究者和学习者提供了一个宝贵的实践平台。 首先，DQN算法是一种将深度...
pinball:机器学习与最优控制最终项目。 使用OpenAI体育馆学习如何在Atari游戏Video Pinball中最大化得分
04-01
《基于Python的机器学习与最优控制在Atari游戏Video Pinball中的应用》 在现代科技领域，机器学习和最优控制技术已经成为解决复杂问题的关键工具。本项目，名为"pinball"，聚焦于利用这些先进技术来优化Atari游戏...
【核心算法篇三】《DeepSeek强化学习：Atari游戏训练框架解析》
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-18 489
首先，我们需要明确一下**强化学习（Reinforcement Learning, RL）**是什么。简单来说，强化学习是一种让智能体（Agent）通过与环境的交互来学习如何做出最优决策的方法。智能体在每一步都会观察环境的状态，然后采取一个动作，环境会根据这个动作给出一个奖励（Reward），并转移到下一个状态。智能体的目标就是最大化累积奖励。举个例子，假设你在玩一个Atari游戏，比如《打砖块》（Breakout）。你的目标是用挡板接住球，不让球掉下去，同时尽可能多地打掉砖块。
基于 MATLAB 的 5G NR L1 层专用仿真脚本
12-02
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政府部门如何借助数字化升级路径突破产品同质化严重，并打造差异化的产业升级？.docx
12-02
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STM32F407 FreeRTOS + LittlevGL + FatFS 移植示例
最新发布
12-02
本资源文件包含了一个基于STM32F407微控制器的移植示例，其中集成了FreeRTOS操作系统、LittlevGL图形库以及FatFS文件系统（版本0.14）。该示例还支持电阻屏输入接口，适用于学习和研究目的。 主要功能 FreeRTOS操作系统: 提供了多任务管理功能，确保系统能够高效地处理多个任务。 LittlevGL图形库: 提供了丰富的图形界面功能，支持按钮、滑块、图表等多种控件，适用于嵌入式设备的图形界面开发。 FatFS文件系统: 支持文件的读写操作，方便在嵌入式设备上进行数据存储和管理。 电阻屏输入接口: 支持电阻屏的输入操作，用户可以通过触摸屏与系统进行交互。 适用场景 本示例主要用于学习和研究嵌入式系统开发，特别是针对STM32F407微控制器的应用开发。开发者可以通过该示例快速了解如何在STM32F407上集成FreeRTOS、LittlevGL和FatFS，并进行相应的功能扩展。
Matlab实现路径规划算法项目_包含Dijkstra算法和A算法的路径规划工具_用于机器人导航自动驾驶模拟游戏AI寻路物流配送优化无人机航迹规划虚拟角色移动网络路由.zip
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JavaScript实现Atari Breakout游戏开发与优化
在【标题】“atari:使用JavaScript编码的Atari Breakout”中，所描述的核心知识点是利用现代前端技术中的JavaScript语言完整实现经典街机游戏Atari Breakout（打砖块）的网页版本。该游戏最初由Atari公司在1976年...
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