【文件属性】：
文件名称：arnold对彩色图像解密方法matlab实现代码-Arnold:阿诺德-DOOM代理
文件大小：171.79MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 02:57:45
系统开源
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
【文件预览】：
Arnold-master
----.gitignore(41B)
----src()
--------args.py(6KB)
--------trainer.py(8KB)
--------model()
--------__init__.py(0B)
--------doom()
--------replay_memory.py(4KB)
--------parameter_server.py(1KB)
--------utils.py(4KB)
--------logger.py(2KB)
----resources()
--------scenarios()
--------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)