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estrutura PyTorch

  • Learning-to-Communicate-PyTorch

    Un marco de trabajo en PyTorch que permite a los agentes aprender protocolos de comunicación emergentes en tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente.
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    ¿Qué es Learning-to-Communicate-PyTorch?
    Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.

  • Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents

    Implementa aprendizaje por refuerzo multi-agente DDPG descentralizado usando PyTorch y Unity ML-Agents para entrenamiento colaborativo de agentes.
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    ¿Qué es Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
    Este proyecto de código abierto brinda un marco completo de aprendizaje por refuerzo multi-agente construido sobre PyTorch y Unity ML-Agents. Incluye algoritmos DDPG descentralizados, envoltorios de entornos y scripts de entrenamiento. Los usuarios pueden configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de reproducción y trabajadores de entrenamiento en paralelo. Los hooks de registro permiten monitoreo con TensorBoard, mientras que una estructura modular soporta funciones de recompensa y parámetros de entorno personalizables. El repositorio incluye escenas de ejemplo en Unity demostrando tareas de navegación colaborativa, ideal para ampliar y evaluar escenarios multi-agente en simulaciones.
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