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Umfassende adversarial learning-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von adversarial learning-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

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  • MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw

    Eine Open-Source-Mehragenten-Reinforcement-Learning-Framework, das Rohsteuerung und Koordination von Agenten in StarCraft II über PySC2 ermöglicht.
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    Was ist MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw bietet ein vollständiges Toolkit zum Entwickeln, Trainieren und Bewerten mehrerer KI-Agenten in StarCraft II. Es stellt Low-Level-Kontrollen für Einheitenbewegung, Zielverfolgung und Fähigkeiten bereit und erlaubt gleichzeitig eine flexible Belohnungs- und Szenarienkonfiguration. Nutzer können eigene neuronale Netzwerkarchitekturen integrieren, Team-Strategien definieren und Metriken aufzeichnen. Basierend auf PySC2 unterstützt es paralleles Training, Checkpointing und Visualisierung, was es ideal für Forschung im Bereich kooperatives und adversariales multi-agenten Reinforcement Learning macht.
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