MADDPG-Keras
0 BewertungenMADDPG-Keras ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die den Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient Algorithmus unter Verwendung von Keras und TensorFlow implementiert. Es bietet konfigurierbare Umgebungen, Trainingsskripte und Hilfsmittel zur Entwicklung und Bewertung von kooperativen und wettbewerblichen Multi-Agenten-Verstärkungslern-Szenarien.
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MADDPG-Keras
MADDPG-Keras ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die den Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient Algorithmus unter Verwendung von Keras und TensorFlow implementiert. Es bietet konfigurierbare Umgebungen, Trainingsskripte und Hilfsmittel zur Entwicklung und Bewertung von kooperativen und wettbewerblichen Multi-Agenten-Verstärkungslern-Szenarien.
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Was ist MADDPG-Keras?
MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.
Wer wird MADDPG-Keras verwenden?
- Reinforcement-Learning-Forscher
- Machine-Learning-Ingenieure
- KI-Studenten und -Lehrende
- Multi-Agenten-System-Entwickler
Wie verwendet man MADDPG-Keras?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub: git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
- Schritt 2: Navigieren Sie zum Projektordner: cd maddpg-keras
- Schritt 3: Installieren Sie Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Umgebung und Hyperparameter in config.py oder über die Befehlszeile
- Schritt 5: Führen Sie das Training-Skript aus: python main.py --env
--num_agents - Schritt 6: Überwachen Sie die Trainer-Ausgabe, sehen Sie sich Logs und Checkpoints im logs/-Verzeichnis an
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von MADDPG-Keras
Die Hauptfunktionen
- Keras- & TensorFlow-Implementierung von MADDPG
- Unterstützung für kontinuierliche Aktionsräume
- Konfigurierbare Multi-Agenten-Gym-Umgebungen
- Logging, TensorBoard-Integration und Checkpointing
- Anpassbare neuronale Netzarchitekturen
Die Vorteile
- Beschleunigt die Einrichtung von Multi-Agenten-RL-Experimenten
- Leicht erweiterbarer und konfigurierbarer Codebasis
- Integriertes Experiment-Tracking und Visualisierung
- Nutzt GPU-Beschleunigung für schnellere Trainings
- Open-Source und gemeinschaftlich unterstützt
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von MADDPG-Keras
- Kooperative Navigation zwischen mehreren Agenten
- Prädator-Beute-Verfolgungs- und Flucht-Szenarien
- Ressourcenzuweisung in verteilten Systemen
- Autonomes Fahrzeugkoordinierung
- Mehrrobotik-Aufgabenverteilung und Zusammenarbeit
FAQs zu MADDPG-Keras
Unternehmensinformationen zu MADDPG-Keras
- pr-shukla
MADDPG-Keras Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von MADDPG-Keras?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- PyMARL
- MAVA
- Stable Baselines3
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