Dieses Repository implementiert emergente Kommunikation im Multi-Agenten-Verstärkungslernen mit PyTorch. Benutzer können neuronale Netzwerke für Sender und Empfänger konfigurieren, um referenzielle Spiele oder kooperative Navigation zu spielen, und so Agenten dazu ermutigen, einen diskreten oder kontinuierlichen Kommunikationskanal zu entwickeln. Es bietet Skripte für Training, Bewertung und Visualisierung gelernter Protokolle sowie Hilfsmittel für die Erstellung von Umgebungen, Nachrichtenkodierung und -decodierung. Forscher können es mit benutzerdefinierten Aufgaben erweitern, Netzarchitekturen anpassen und die Effizienz der Protokolle analysieren, um schnelle Experimente in emergenter Agentenkommunikation zu ermöglichen.
Learning-to-Communicate-PyTorch Hauptfunktionen
Implementierung des referenziellen Kommunikationsspiels
Unterstützung für kooperative Navigationsaufgaben
Modulare PyTorch-Netzarchitekturen
Discreter und kontinuierlicher Nachrichtenkanal
Skripte für Training, Bewertung und Visualisierung
AcademicID ist eine umfassende Plattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um die Forschungsgemeinschaft zu unterstützen. Sie bietet Tools für Datenanalysen, Expertenidentifikation und Zusammenarbeit, um Forschungsprozesse zu optimieren. Die Plattform stärkt Benutzer, indem sie die Datenaufrichtigkeit verbessert und administrative Lasten verringert, was zu wirkungsvoller und innovativer Forschung führt. AcademicID ist so konzipiert, dass sie Forscher mit den richtigen Experten verbindet, um die Effizienz und Zusammenarbeit in der Wissenschaft zu verbessern.
Die Science App ermöglicht Benutzern, jeden Anspruch mit sowohl unterstützenden als auch konträren Beweisen zu analysieren, die aus peer-reviewed wissenschaftlichen Forschungen stammen. Durch die Nutzung von KI zur Suche in wissenschaftlichen Artikeln verbindet sie Benutzer direkt mit den Quellen und bietet eine ausgewogene Analyse der Beweiskraft und des wissenschaftlichen Konsenses. Die Plattform wurde entwickelt, um Forschern bei der Rationalisierung ihres Literaturüberprüfungsprozesses zu helfen und gleichzeitig der Allgemeinheit Zugang zu evidenzbasierter Information in einem zugänglichen Format zu bieten.