From 848dd2d4ec0130e2c5f3fb24895a83a97025d410 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Alekat13 <55785764+Alekat13@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 9 Jul 2021 17:09:22 +0300
Subject: [PATCH] Update README.md

---
 README.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index a2a1ac1..41bde9d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,7 +1,7 @@
 # FoxCommander
 [Мультиагентное обучение с подкреплением](https://bmstu.press/catalog/item/7198/) 
 
-Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра [StarCraft II](https://github.com/Blizzard/s2client-proto) с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения [SMAC](https://github.com/oxwhirl/smac).
+Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch). Средой машинного обучения является компьютерная игра [StarCraft II](https://github.com/Blizzard/s2client-proto) с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения [SMAC](https://github.com/oxwhirl/smac).
 
 [YouTube Channel](https://www.youtube.com/channel/UC33QPEjSlfA8P9rG0HtiH6g/videos)
 ![me](https://github.com/Alekat13/FoxCommander/blob/master/MARL_book_anime-m.gif)