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.
KI-Plattformen & Frameworks
#multi-agent verstärkendes Lernen
#MADDPG-Algorithmus
#Keras-Framework
#kontinuierliche Aktionsräume
#OpenAI Gym Umgebung
#anpassbare neuronale Netzwerke
#Experimentverfolgung
#GPU-Beschleunigung
#RL-Forschung
#Protokollierungsfunktionen
#hyperparameter tuning
#Modell-Checkpoints
#TensorBoard-Integration
#Open-Source-KI-Tools
#Politiklernen
#Benchmarking
#maschinelles Lernen Experimente
#erweiterbare Codebasis
#Forschungs-Community
#KI-Experimenten einrichten
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
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.
KI-Plattformen & Frameworks
#multi-agent verstärkendes Lernen
#MADDPG-Algorithmus
#Keras-Framework
#kontinuierliche Aktionsräume
#OpenAI Gym Umgebung
#anpassbare neuronale Netzwerke
#Experimentverfolgung
#GPU-Beschleunigung
#RL-Forschung
#Protokollierungsfunktionen
#hyperparameter tuning
#Modell-Checkpoints
#TensorBoard-Integration
#Open-Source-KI-Tools
#Politiklernen
#Benchmarking
#maschinelles Lernen Experimente
#erweiterbare Codebasis
#Forschungs-Community
#KI-Experimenten einrichten
...
Ausgewählt
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
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Der AI Design Agent automatisiert Arbeitsabläufe und erstellt Bilder, Videos und 3D-Modelle bis zu 10-mal schneller.
KI-gesteuertes Chatbot für Top-OnlyFans-Kreatoren.
Aixbt ist ein tokenisierter KI-Agent, der die Einnahmen über Anwendungen optimiert.
theGist AI Workspace vereint Arbeitsanwendungen mit KI zur Produktivitätssteigerung.
Erstellen Sie Markenvisuals und Texte mit KI, um die E-Commerce-Verkäufe zu steigern.
GPTConsole ist ein KI-Agent, der für reibungslose Gespräche und Aufgabenautomatisierung entwickelt wurde.
GenSphere ist ein KI-Agent, der die Datenanalyse automatisiert und Einblicke für fundierte Entscheidungen bietet.
Nullify automatisiert das gesamte AppSec-Programm für Sicherheitsteams mit KI-gestützten Lösungen.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Langbase ist ein KI-Agent, der effizient Inhalte in natürlicher Sprache generiert und analysiert.
AiTerm: AI Terminalassistent, der natürliche Sprache in Befehle umwandelt.
Erzeugen Sie mühelos faszinierende Fakten mit unserem KI-gestützten Tool.
Automatisieren Sie Ihre Bewerbungen und finden Sie den perfekten Job mit KI-Technologie.
Intellika AI ermöglicht eine nahtlose Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstattung für Unternehmen.
ScholarRoll hilft Studenten, Stipendien einfach zu finden und sich zu bewerben.
OneReach AI vereinfacht Interaktionen, indem es das Kundenengagement durch intelligente Nachrichten automatisiert.
Phoenix AI Assistant hilft, Aufgaben durch intelligente Automatisierung und personalisierte Unterstützung zu optimieren.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model