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

Die besten integración de tensorboard-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte integración de tensorboard-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

integración de tensorboard

  • 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.
    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

  • MADDPG-Keras

    Eine auf Keras basierende Implementierung des Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient für kooperative und wettbewerbliche Multi-Agenten-RL.
    0
    0
    Was ist MADDPG-Keras?
    MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.

  • MAGAIL

    MAGAIL ermöglicht es mehreren Agenten, Experten-Demonstrationen durch generatives adversariales Training nachzuahmen, wodurch flexibles Multi-Agenten-Policy-Learning gefördert wird.
    0
    0
    Was ist MAGAIL?
    MAGAIL implementiert eine Multi-Agenten-Erweiterung des Generativen Adversarial Imitation Learning, die Gruppen von Agenten befähigt, koordinierte Verhaltensweisen aus Experten-Demonstrationen zu erlernen. In Python gebaut mit Unterstützung für PyTorch (oder TensorFlow-Varianten), besteht MAGAIL aus Policy (Generator) und Diskriminator-Modulen, die in einer adversarialen Schleife trainiert werden. Agenten erzeugen Trajektorien in Umgebungen wie OpenAI Multi-Agent Particle Environment oder PettingZoo, die vom Diskriminator zur Bewertung der Authentizität mit den Experten-Daten verwendet werden. Durch iterative Aktualisierungen konvergieren Policy-Netzwerke zu strategieähnlichen Verhaltensweisen, ohne explizite Belohnungsfunktionen. Das modulare Design von MAGAIL erlaubt die Anpassung von Netzwerkarchitekturen, die Ingestion von Experten-Daten, die Environment-Integration und Hyperparameter-Optimierung. Zudem erleichtern integriertes Logging und TensorBoard-Visualisierung die Überwachung und Analyse des Lernfortschritts sowie Leistungsbenchmarks.
Ausgewählt