TorchCraft: a Library for Machine Learning Research on Real-Time Strategy Games

Abstract : We present TorchCraft, a library that enables deep learning research on Real-Time Strategy (RTS) games such as StarCraft: Brood War, by making it easier to control these games from a machine learning framework, here Torch [9]. This white paper argues for using RTS games as a benchmark for AI research, and describes the design and components of TorchCraft.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2018
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01436134
Contributeur : Florian Richoux <>
Soumis le : jeudi 20 décembre 2018 - 01:26:21
Dernière modification le : jeudi 20 décembre 2018 - 14:04:46

Fichier

1611.00625v2.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01436134, version 1
  • ARXIV : 1611.00625

Citation

Gabriel Synnaeve, Nantas Nardelli, Alex Auvolat, Soumith Chintala, Timothée Lacroix, et al.. TorchCraft: a Library for Machine Learning Research on Real-Time Strategy Games. 2018. 〈hal-01436134〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

434

Téléchargements de fichiers

19