使用TensorFlow开发会开赛车的AI
- 进行游戏领域
- 第一个我们使用了 RNN 和 LSTM 开发作曲智能应用。
- 深度卷积的生成对抗网络，帮我们开发能够制图的AI
DeepMind 的 AlphaGo 围棋人工智能
AlphaGo是deepmind团队开发的，后来deepmind被谷歌收购到旗下，收购的价格是4亿英镑。
到了Google，由之前的torch转到以TensorFlow为后端开发。
新旧两个版本。
https://deepmind.com/research/alphago/
战胜很多人类棋手。
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AlphaGo zero 强很多，训练4天之后，完胜之前版本。
https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/
从零开始学习，没有被给予很多的资料，而是自己与自己博弈，从零开始学起。
AlphaGo 主要算法
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AlphaGo 战胜的著名人类棋手
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AlphaZero 通用的强化学习
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OpenAi 非盈利人工智能项目
openai的创始人 埃隆马斯克 (Elon Musk) 现实版的钢铁侠 特斯拉ceo 火箭项目
openAi 的一些强化学习应用
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- openAi的dota2 1v1 人工智能应用
https://blog.openai.com/dota-2/
- openai的开源项目 gym
开发和对比一些强化学习的算法。
- 基于gym项目开源了universe 宇宙
通用的深度学习环境模拟。 游戏模拟。邮件发送。
- udacity 开源的自动驾驶汽车项目
https://www.udacity.com/self-driving-car
github上开源了一个自动汽车驾驶的模拟器
基于unity开发的一个模拟器。
案例三的主要算法
强化学习 reinforcement Learning
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openai开源的universe环境可以模拟的赛车程序
撞碎红色的车，避开紫色的车，不要撞到边边。
强化学习的经典实验环境
强化学习也需要一个统一的环境
就像我们cnn的时候 mnist等数据集。
- 强化学习经典实验场景: CartPole Mountain Car PacMan
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左右移动节点，保持平衡。
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把小车越过旗杆上山。
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吃豆人。
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中国人实现的DeepLearningFlappyBird
https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird
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大家自己实现的实验环境的差别会影响结果的比较。
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统一的实验环境有利于论文的发表于研究
MuJoco
- Multi-Joint dynamics with Contact
"有接触的多关节动力学" 用于机器人 生物力学 动画 等需要快速精确仿真领域的物理引擎。
被广泛使用在各种强化学习， 不管是Google 还是 openai 还是中国的集智
下载对应的物理引擎。
30天试用版。学生免费。
Google团队，蜘蛛人。跨越障碍。
https://github.com/openai/mujoco-py
RoboSchool: 免费版的MUJoco
- openai开源的机器人模拟软件，不止包含MUjoCO环境
- 基于OPenAI Gym
https://github.com/openai/roboschool
DeepMind Control Suite and Package
- 谷歌DeepMind 发布的强化学习环境
- 由python编写，并由MujoCo物理引擎驱动
dm_control
https://github.com/deepmind/dm_control
类似的多关节运行。
- OpenAI Gym
openai 开发的强化学习工具包
- Elon Musk 希望人人都能了解 人工智能 以预防 "AI灭世"
集大成者；包含非常多学习环境，很多其他实验环境都是基于Gym
https://github.com/openai/gym/tree/master/gym/envs
看到里面有很多游戏实现环境，
http://gym.openai.com/envs/CartPole-v0/
允许我们实现算法然后打分。
envs 经典游戏环境。
RL lab
伯克利大学和 openai 的学者开发的强化学习算法框架
- 与 openai gym兼容
DeepMind Lab
DeepMind 发布的 3d强化学习平台
- 最初是DeepMind 内部使用 之后开源了
https://github.com/deepmind/lab
模拟一些走迷宫之类的3d实验环境。
PySC2 (StarCraft II 星际争霸)
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DeepMind 和 Blizzard(暴雪) 合作推出的 StarCraft ll 研究平台
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DeepMind 用 AlphaGo 征服围棋后， 继续征服很难的星际争霸
https://github.com/deepmind/pysc2
DeepMind官网有专门的一篇文章
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28434323
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29246185?group_id=890682069733232640
https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/
模拟一个agent收集资源等
- OpenAI Baselines
基于 OpenAI Gym 和 TensorFlow 的实现
实现了经典的(深度) 强化学习算法
https://github.com/openai/baselines
高质量的强化学习算法实现。它使用的框架也是TensorFlow，是比较好的学习例子。
- VizDoom
毁灭战士(Doom) 游戏的强化学习环境 有举办竞赛
Doom 游戏是第一人称射击游戏的开拓者之一，还有同名电影。
https://github.com/mwydmuch/ViZDoom
毁灭战士的ai研究平台，研究强化学习。有一些演示视频。
- TensorFlow Models
TensorFlow Models(模型) 中提供的强化学习算法集
位于TensorFlow 源代码集中
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
其中有gan，有很多强化学习的例子
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/pcl_rl
rl是强化学习的缩写。
- TensorFlow Agents
基于TensorFlow的并行强化学习算法
容易开发并行强化学习算法
官网在github下的TensorFlow
https://github.com/tensorflow/agents
- ELF
Facebook推出的游戏研究平台
可以让多个游戏实例并行执行，任何C++接口的游戏都可以接入
https://github.com/facebookresearch/ELF
- Coach
Intel 收购的 Nervana 公司(还开发了Neon) 推出的强化学习框架
https://github.com/NervanaSystems/neon
neon是一个有名的深度学习框架，可以使用python进行调用。
coach 方便地实现并行算法，充分利用cpu gpu多核
https://github.com/NervanaSystems/coach
- Unity Machine Learning Agents
基于Unity 3d 引擎的强化学习框架 可以模拟3d 强化学习
与Unity 3d(pokemon Go的开发工具) 结合，未来大有可为。
https://unity3d.com/cn/machine-learning
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
带你开发类似Pokemon Go的AR游戏 基于unity3d引擎
- OpenAi universe
openai 开发的开源人工智能软件平台 1000 多个环境
可以让一个程序变为openai gym 环境，将程序封装成docker 容器
https://github.com/openai/universe
模拟很多的游戏场景
案例三的主要实验环境
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