Scalable MADDPG
0 ReseñasMADDPG escalable es una biblioteca Python de código abierto que proporciona una implementación escalable del algoritmo de gradiente de política determinista profundo multiagente. Soporta entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, entornos personalizables y arquitecturas neuronales modulares. Investigadores e ingenieros pueden aprovechar sus scripts y plantillas para entrenar y evaluar escenarios de aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativos o competitivos en diversas tareas como robótica, control de tráfico y IA de juegos.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Bibliotecas de herramientas
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#métricas de aprendizaje
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Scalable MADDPG
MADDPG escalable es una biblioteca Python de código abierto que proporciona una implementación escalable del algoritmo de gradiente de política determinista profundo multiagente. Soporta entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, entornos personalizables y arquitecturas neuronales modulares. Investigadores e ingenieros pueden aprovechar sus scripts y plantillas para entrenar y evaluar escenarios de aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativos o competitivos en diversas tareas como robótica, control de tráfico y IA de juegos.
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¿Qué es Scalable MADDPG?
MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.
¿Quién usará Scalable MADDPG?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Ingenieros en aprendizaje automático
- Desarrolladores de IA
- Académicos y estudiantes en IA
¿Cómo usar Scalable MADDPG?
- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub: git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- Paso 2: Instala dependencias: pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Configura parámetros del entorno en archivos de configuración para tu tarea
- Paso 4: Inicia el entrenamiento: python train.py --env tu_entorno --config config.yaml
- Paso 5: Monitorea los registros de entrenamiento y visualiza los resultados con TensorBoard
- Paso 6: Evalúa a los agentes entrenados: python evaluate.py --model ruta/al/checkpoint --env tu_entorno
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Scalable MADDPG
Las características principales
- Entrenamiento multiagente escalable con MADDPG
- Entrenamiento centralizado y ejecución descentralizada
- Arquitectura neuronal modular
- API Python independiente del entorno
- Registro y visualización con TensorBoard
- Aceleración GPU vía TensorFlow
Los beneficios
- Fácil personalización de agentes y entornos
- Configuraciones experimentales reproducibles
- Soporte para tareas cooperativas y competitivas
- Código abierto y enfocado en la investigación
- Facilita prototipado rápido y benchmarking
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Scalable MADDPG
- Coordinación robótica cooperativa
- Control de semáforos multiagente
- Desarrollo de IA para juegos competitivos
- Simulaciones de asignación de recursos distribuidos
- Entrenamiento paralelo de vehículos autónomos
FAQs sobre Scalable MADDPG
Información de la Compañía Scalable MADDPG
- livey
Reseñas de Scalable MADDPG
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Scalable MADDPG?
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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