CommNet
0 BewertungenCommNet ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das die Communication Network (CommNet)-Architektur für kooperatives Multi-Agenten-Verstärkungslernen implementiert. Es bietet konfigurierbare Netzwerkebenen, Module für die Teilen von Hidden-States, Trainingsskripte und Evaluierungstools, um Agenten das Lernen von kollaborativen Politiken durch erlernte Kommunikationsprotokolle zu ermöglichen.
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CommNet
CommNet ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das die Communication Network (CommNet)-Architektur für kooperatives Multi-Agenten-Verstärkungslernen implementiert. Es bietet konfigurierbare Netzwerkebenen, Module für die Teilen von Hidden-States, Trainingsskripte und Evaluierungstools, um Agenten das Lernen von kollaborativen Politiken durch erlernte Kommunikationsprotokolle zu ermöglichen.
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Was ist CommNet?
CommNet ist eine forschungsorientierte Bibliothek, die die CommNet-Architektur implementiert und es mehreren Agenten erlaubt, Hidden-States bei jedem Zeitschritt zu teilen und Aktionen in kooperativen Umgebungen zu koordinieren. Es beinhaltet PyTorch-Modell-Definitionen, Trainings- und Evaluierungsskripte, Umgebungswrapper für OpenAI Gym und Utilities zur Anpassung der Kommunikationskanäle, Agentenzahlen und Netzwerktiefen. Forscher und Entwickler können CommNet nutzen, um Inter-Agent-Kommunikationsstrategien bei Navigations-, Verfolgungs- und Ressourcen-Sammelaufgaben zu prototypisieren und zu benchmarken.
Wer wird CommNet verwenden?
- Forscher im Bereich Multi-Agenten-RL
- Reinforcement-Learning-Ingenieure
- KI-Doktoranden
- Akademische Forschungslabore
- Entwickler, die kollaborative KI-Systeme entwickeln
Wie verwendet man CommNet?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub.
- Schritt 2: Installieren Sie die Abhängigkeiten via pip install -r requirements.txt.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Umgebungs- und Agentenparameter in den Konfigurationsdateien.
- Schritt 4: Führen Sie Trainingsskripte aus (z.B. python train_commnet.py).
- Schritt 5: Überwachen Sie den Fortschritt mit den bereitgestellten Logging-Utilities.
- Schritt 6: Bewerten Sie trainierte Modelle mit python evaluate.py.
- Schritt 7: Passen Sie die Netzwerkarchitektur oder die Umgebungswrapper nach Bedarf an.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von CommNet
Die Hauptfunktionen
- PyTorch-Implementierung der CommNet-Architektur
- Kommunikationsmodul für Hidden-States zwischen Agenten
- Konfigurierbare Netzwerkebenen und Agentenzahlen
- Trainings- und Evaluierungsskripte
- Wrapper für OpenAI Gym
- Logging- und Checkpoint-Utilities
Die Vorteile
- Erleichtert die Forschung zur Inter-Agenten-Kommunikation
- Modulare und erweiterbare Codebasis
- Einfache Integration mit eigenen Umgebungen
- Beschleunigt die Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken
- Reproduzierbares Training und Evaluation
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von CommNet
- Kooperative Navigations- und Sammelaufgaben
- Multi-Agenten-Verfolgungs–Evasionsspiele
- Kooperative Zielverfolgung
- Ressourcen sammeln in Grid-Welten
- Benchmarking von Kommunikationsprotokollen
FAQs zu CommNet
Unternehmensinformationen zu CommNet
- KornbergFresnel
CommNet Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von CommNet?
- OpenAI MADDPG
- QMIX
- VDN
- BiCNet
- MAgent
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