MADDPG-Keras
0 ReseñasMADDPG-Keras es una biblioteca de Python de código abierto que implementa el algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient usando Keras y TensorFlow. Proporciona entornos configurables, scripts de entrenamiento y utilidades para desarrollar y evaluar escenarios de aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativos y competitivos.
Plataformas y frameworks de IA
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MADDPG-Keras
MADDPG-Keras es una biblioteca de Python de código abierto que implementa el algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient usando Keras y TensorFlow. Proporciona entornos configurables, scripts de entrenamiento y utilidades para desarrollar y evaluar escenarios de aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativos y competitivos.
Plataformas y frameworks de IA
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Destacados
¿Qué es MADDPG-Keras?
MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.
¿Quién usará MADDPG-Keras?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Ingenieros en aprendizaje automático
- Estudiantes y educadores en IA
- Desarrolladores de sistemas multiagente
¿Cómo usar MADDPG-Keras?
- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub: git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
- Paso 2: Navega al directorio del proyecto: cd maddpg-keras
- Paso 3: Instala las dependencias: pip install -r requirements.txt
- Paso 4: Configura el entorno y los hiperparámetros en config.py o mediante argumentos en línea de comandos
- Paso 5: Ejecuta el script de entrenamiento: python main.py --env
--num_agents - Paso 6: Monitorea la salida del entrenamiento, revisa los registros y puntos de control en el directorio logs/
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de MADDPG-Keras
Las características principales
- Implementación en Keras & TensorFlow de MADDPG
- Soporte para espacios de acción continuos
- Entornos Gym multiagente configurables
- Registro, integración con tensorboard, y puntos de control
- Arquitecturas de redes neuronales personalizables
Los beneficios
- Acelera la configuración de experimentos de RL multiagente
- Código fácilmente extensible y configurable
- Seguimiento y visualización de experimentos incorporados
- Utiliza aceleración GPU para entrenamientos más rápidos
- Código abierto y gestionado por la comunidad
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de MADDPG-Keras
- Navegación cooperativa entre múltiples agentes
- Escenarios de persecución y evasión predador-presa
- Asignación de recursos en sistemas distribuidos
- Coordinación de vehículos autónomos
- Asignación de tareas y cooperación multirobot
FAQs sobre MADDPG-Keras
Información de la Compañía MADDPG-Keras
- pr-shukla
Reseñas de MADDPG-Keras
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¿Principales Competidores y Alternativas de MADDPG-Keras?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- PyMARL
- MAVA
- Stable Baselines3
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