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TorchCraft：用于实时策略游戏机器学习研究的库

机器学习 2016-11-07 v2 人工智能

作者: Gabriel Synnaeve , Nantas Nardelli , Alex Auvolat , Soumith Chintala , Timothée Lacroix , Zeming Lin , Florian Richoux , Nicolas Usunier

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摘要

我们提出TorchCraft，一个通过从机器学习框架（此处为Torch）更轻松地控制这些游戏，从而支持在诸如《星际争霸：母巢之战》等实时策略（RTS）游戏上进行深度学习研究的库。本白皮书论证了使用RTS游戏作为AI研究基准的合理性，并描述了TorchCraft的设计与组件。

关键词

机器学习实时策略游戏 TorchCraft 深度学习星际争霸 AI基准软件库

引用

@article{arxiv.1611.00625,
  title  = {TorchCraft: a Library for Machine Learning Research on Real-Time Strategy Games},
  author = {Gabriel Synnaeve and Nantas Nardelli and Alex Auvolat and Soumith Chintala and Timothée Lacroix and Zeming Lin and Florian Richoux and Nicolas Usunier},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1611.00625},
  year   = {2016}
}