Un marco de trabajo en PyTorch que permite a los agentes aprender protocolos de comunicación emergentes en tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente.
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.
Características principales de Learning-to-Communicate-PyTorch
Implementación del juego de comunicación referencial
Soporte para tareas de navegación cooperativa
Arquitecturas modulares de redes en PyTorch
Canales de mensajes discretos y continuos
Scripts para entrenamiento, evaluación y visualización
AcademicID es una plataforma integral que aprovecha la inteligencia artificial para apoyar a la comunidad investigadora. Ofrece herramientas para el análisis de datos, identificación de expertos y colaboración para optimizar los procesos de investigación. La plataforma empodera a los usuarios mejorando la precisión de los datos y reduciendo las cargas administrativas, facilitando así investigaciones impactantes e innovadoras. AcademicID está diseñada para conectar a los investigadores con los expertos adecuados, mejorando la eficiencia y la colaboración en todo el ámbito académico.
La aplicación Science permite a los usuarios analizar cualquier afirmación con evidencia tanto de apoyo como de oposición derivada de investigaciones científicas revisadas por pares. Al utilizar IA para buscar artículos científicos, conecta a los usuarios directamente con las fuentes, proporcionando un análisis equilibrado de la solidez de la evidencia y el consenso científico. La plataforma está diseñada para ayudar a los investigadores a agilizar su proceso de revisión de literatura, al tiempo que ofrece al público en general acceso a información basada en evidencia en un formato accesible.