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AI訓練腳本

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Ein GitHub-Repo, das DQN-, PPO- und A2C-Agenten für das Training von Multi-Agent-Reinforcement-Learning in PettingZoo-Spielen bereitstellt.
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    Was ist Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.
    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games Hauptfunktionen
    • Implementierungen von DQN-, PPO- und A2C-Agenten
    • Standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte
    • Konfigurierbare Hyperparameter
    • Integriertes TensorBoard-Logging
    • Unterstützung für wettbewerbsfähige und kooperative Multi-Agenten-Spiele
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