icon
Herramientas de IA Agentes de IA MCP Clasificación Enviar y Publicitar
Iniciar Sesión

Herramientas Unity ML-Agents de alto rendimiento

Accede a soluciones Unity ML-Agents que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

Unity ML-Agents

  • Multi-Agent Reinforcement Learning

    Un marco de trabajo de código abierto para entrenar y evaluar algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativos y competitivos en diversos entornos.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent Reinforcement Learning?
    El aprendizaje por refuerzo multiagente de alaamoheb es una biblioteca de código abierto completa diseñada para facilitar el desarrollo, entrenamiento y evaluación de múltiples agentes actuando en entornos compartidos. Incluye implementaciones modulares de algoritmos basados en valor y política, como DQN, PPO, MADDPG y más. El repositorio soporta integración con OpenAI Gym, Unity ML-Agents y StarCraft Multi-Agent Challenge, permitiendo a los usuarios experimentar tanto en escenarios de investigación como en escenarios inspirados en el mundo real. Con configuraciones de experimentos YAML, utilidades de registro y herramientas de visualización, los profesionales pueden monitorear curvas de aprendizaje, ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos. Este marco acelera la experimentación en tareas multiagente cooperativas, competitivas y mixtas, facilitando la investigación reproducible y la comparación de resultados.

  • 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.
    0
    0
    ¿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.
Destacados