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Herramientas DQN演算法 más usadas

Descubre por qué estas herramientas DQN演算法 son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

DQN演算法

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning permite el aprendizaje colaborativo multiagente con entornos personalizables y utilidades de entrenamiento incorporadas.
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    ¿Qué es CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning es una biblioteca de código abierto diseñada para agilizar proyectos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece estructura de entornos, definiciones modulares de agentes, funciones de recompensa personalizables y un conjunto de algoritmos incorporados como DQN, PPO y A3C adaptados para tareas colaborativas. Los usuarios pueden definir escenarios, gestionar ciclos de entrenamiento, registrar métricas y visualizar resultados. El marco admite configuración dinámica de equipos de agentes y estrategias de compartición de recompensas, facilitando el prototipado, la evaluación y la optimización de soluciones de IA cooperativa en diversas áreas.
    Características principales de CrewAI-Learning
    • Estructura de entorno multiagente
    • Definiciones modulares de agentes y políticas
    • Mecanismos personalizables de compartición de recompensas
    • Algoritmos RL incorporados (DQN, PPO, A3C)
    • Plantillas de escenario y configuraciones dinámicas
    • Gestión del ciclo de entrenamiento y callbacks
    • Registro de rendimiento y visualización

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Un repositorio de GitHub que proporciona agentes DQN, PPO y A2C para entrenar aprendizaje por refuerzo multiagente en juegos PettingZoo.
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    ¿Qué es Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Los agentes de aprendizaje por refuerzo para juegos PettingZoo son una biblioteca en Python que ofrece algoritmos listos para usar DQN, PPO y A2C para aprendizaje por refuerzo multiagente en entornos PettingZoo. Cuenta con scripts de entrenamiento y evaluación estandarizados, hiperparámetros configurables, registro integrado en TensorBoard y soporte tanto para juegos competitivos como cooperativos. Los investigadores y desarrolladores pueden clonar el repositorio, ajustar parámetros de entorno y algoritmo, ejecutar sesiones de entrenamiento y visualizar métricas para acelerar la experimentación y comparación en sus experimentos de RL multiagente.
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