Herramientas 알고리즘 벤치마크 más usadas

Descubre por qué estas herramientas 알고리즘 벤치마크 son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

알고리즘 벤치마크

  • Entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente compatible con Gym que ofrece escenarios personalizables, recompensas y comunicación entre agentes.
    0
    0
    ¿Qué es DeepMind MAS Environment?
    DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.
    Características principales de DeepMind MAS Environment
    • API compatible con OpenAI Gym
    • Soporte multiagente con tamaños de equipo configurables
    • Espacios de observación y acción personalizables
    • Configuración flexible de funciones de recompensa
    • Canales de comunicación entre agentes
    • Generador de escenarios con modos cooperativo y competitivo
    • Utilidades de renderizado y registro
Destacados