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
#Multi-Agenten RL
#PyTorch-Framework
#Unity ML-Agents
#dezentralisiertes DDPG
#Umgebungs-Wrapper
#TensorBoard-Visualisierung
#benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen
#paralleles Training
#kooperative Navigation
#Agentenpolitiken
#ML-Experimente
#Open-Source-Projekt
#simulierte Umgebungen
#Trainingsskripte
#KI-Agenten
#modularer Code
#hyperparameter tuning
#Echtzeit-Monitoring
#Benchmarking von KI
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
Das 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
#Multi-Agenten RL
#PyTorch-Framework
#Unity ML-Agents
#dezentralisiertes DDPG
#Umgebungs-Wrapper
#TensorBoard-Visualisierung
#benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen
#paralleles Training
#kooperative Navigation
#Agentenpolitiken
#ML-Experimente
#Open-Source-Projekt
#simulierte Umgebungen
#Trainingsskripte
#KI-Agenten
#modularer Code
#hyperparameter tuning
#Echtzeit-Monitoring
#Benchmarking von KI
...
Ausgewählt
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
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