Plastic开源仓库：Unity ML-Agents Toolkit

Plastic仓库地址： Unity ML-Agents Toolkit

Unity 机器学习代理工具包 (ML-Agents) 是一个开源项目，它使游戏和模拟器(项目)能够作为训练智能代理的环境。我们提供先进算法(基于 PyTorch)，使游戏开发人员和爱好者能够轻松地为 2D、3D 和 VR/AR 游戏训练智能代理。研究人员还可以使用提供的简单易用的 Python API 来训练和使用强化学习、模仿学习、神经进化或任何其他方法的代理。

这些经过训练的智能体可用于多种用途，包括控制 NPC 行为(在多种设置中，例如多智能体和对抗性)、游戏构建的自动化测试，以及在发布前评估不同的游戏设计与决策。

功能与特点

• 超过18个 示例 Unity 环境
• 支持多种环境配置和训练场景
• 灵活的 Unity SDK，可集成到您的游戏或自定义 Unity 场景中
• 支持通过多种深度 强化学习算法(PPO、SAC、MA-POCA、自我对弈)训练单智能体、多智能体合作和多智能体竞争场景
• 支持通过两种模仿学习算法(BC 和 GAIL)从演示中学习
• 可轻松定义复杂任务的课程学习场景
• 使用环境随机化训练强大的代理
• 通过按需决策制定灵活的代理控制
• 使用多个并发 Unity 环境实例进行训练
• 利用 Unity Inference引擎 提供原生跨平台支持
• 来自 Python 的 Unity 环境控制
• 将 Unity 学习环境包装成一个 Gym(练习房)

有关所有这些功能的详细说明，请参阅我们的 ML-Agents 概述页面 。