Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
0 BewertungenDas Multi-Agent-DDPG-Repository bietet eine auf PyTorch basierende Implementierung des Deep Deterministic Policy Gradient für mehrere Agenten in Unity-Umgebungen. Es integriert sich nahtlos mit Unity ML-Agents, unterstützt anpassbare Hyperparameter, Logging und TensorBoard-Visualisierung. Forscher und Entwickler können den Code schnell an unterschiedliche kooperative Verhaltensweisen, Belohnungsstrukturen und Umgebungen anpassen, um Experimente oder Prototypen mit minimalem Aufwand durchzuführen.
KI-Plattformen & Frameworks
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Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
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LLM-Aggregator, der mehrere KI-Modelle auf einer Plattform für Vergleich, Integration und Automatisierung verbindet.
Was ist Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
Dieses Open-Source-Projekt liefert ein vollständiges Multi-Agent-Verstärkungslernen-Framework, das auf PyTorch und Unity ML-Agents basiert. Es bietet dezentrale DDPG-Algorithmen, Umgebungs-Wrapper und Trainingsskripte. Nutzer können Agentenrichtlinien, Kritiker-Netzwerke, Replay-Puffer und parallele Trainings-Worker konfigurieren. Log-Hooks ermöglichen die Überwachung mit TensorBoard, während modulare Code-Strukturen benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und Umgebungsparameter unterstützen. Das Repository umfasst Beispiel-Szenen in Unity, die kollaborative Navigationsaufgaben demonstrieren, und ist damit ideal, um Multi-Agent-Szenarien in Simulationen zu erweitern und zu benchmarking.
Wer wird Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents verwenden?
- Forschende im Bereich Verstärkungslernen
- Spieleentwickler
- ML-Ingenieure
- KI-Studenten und Pädagogen
Wie verwendet man Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
- Schritt 1: Klonen Sie das GitHub-Repository auf Ihren lokalen Rechner.
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten: Python, PyTorch, Unity ML-Agents-Paket.
- Schritt 3: Öffnen Sie die Unity-Beispielszene und konfigurieren Sie die Agenten-Einstellungen.
- Schritt 4: Passen Sie die Hyperparameter im Trainingsskript nach Bedarf an.
- Schritt 5: Führen Sie das Trainingsskript aus, um mit dem Lernen zu beginnen und den Fortschritt in TensorBoard zu überwachen.
- Schritt 6: Analysieren Sie gespeicherte Modelle und visualisieren Sie das Verhalten der Agenten in Unity.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
Die Hauptfunktionen
- Dezentrale Multi-Agent-DDPG-Implementierung
- Integration mit Unity ML-Agents
- Anpassbare Hyperparameter und Belohnungsfunktionen
- TensorBoard-Logging und -Visualisierung
- Beispiel-Unity-Szenen für kollaborative Aufgaben
Die Vorteile
- Beschleunigt Experimente im Multi-Agent-RL
- Wiederverwendbarer und modularer Code
- Einfache Integration mit Unity-Umgebungen
- Skalierbares Training mit parallelen Workern
- Unterstützt Echtzeitvisualisierung des Agentenverhaltens
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
- Training kooperativer Roboternavigation in Simulationen
- Entwicklung von Multi-Charakter-Spiel-KI-Verhaltensweisen
- Wissenschaftliche Forschung im Multi-Agent-Verstärkungslernen
- Benchmarking dezentraler Politiken
- Prototyping kollaborativer Agentenszenarien
FAQs zu Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
Unternehmensinformationen zu Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
- OpenAI Baselines
- RLlib
- Stable Baselines3
- Unity ML-Agents Official Examples
- PettingZoo
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