icon
KI-Tools KI-Agenten MCP Ranking Einreichen & Werben
Anmelden

Umfassende DQN演算法-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von DQN演算法-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

DQN演算法

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning ermöglicht kollaboratives Multi-Agenten-Reinforcement-Lernen mit anpassbaren Umgebungen und integrierten Schulungswerkzeugen.
    0
    0
    Was ist CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.
    CrewAI-Learning Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Umgebungsgerüst
    • Modulare Agenten- und Politikdefinitionen
    • Anpassbare Belohnungsvermittlung
    • Integrierte RL-Algorithmen (DQN, PPO, A3C)
    • Szenariotemplating und dynamische Konfigurationen
    • Management der Trainingsschleife und Callbacks
    • Leistungsprotokollierung und Visualisierung

  • 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.
    0
    0
    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.
Ausgewählt