CommNet

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CommNet est un framework open-source basé sur PyTorch qui implémente l'architecture Communication Network (CommNet) pour l'apprentissage par renforcement coopératif multi-agent. Il propose des couches réseau configurables, des modules de partage d'états cachés, des scripts d'entraînement et des outils d'évaluation pour permettre aux agents d'apprendre des politiques collaboratives à travers des protocoles de communication appris.
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May 08 2025
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CommNet est un framework open-source basé sur PyTorch qui implémente l'architecture Communication Network (CommNet) pour l'apprentissage par renforcement coopératif multi-agent. Il propose des couches réseau configurables, des modules de partage d'états cachés, des scripts d'entraînement et des outils d'évaluation pour permettre aux agents d'apprendre des politiques collaboratives à travers des protocoles de communication appris.
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Qu'est-ce que CommNet ?

CommNet est une bibliothèque orientée recherche qui implémente l'architecture CommNet, permettant à plusieurs agents de partager des états cachés à chaque étape et d'apprendre à coordonner leurs actions dans des environnements coopératifs. Elle inclut des définitions de modèles PyTorch, des scripts d'entraînement et d'évaluation, des wrappers d'environnement pour OpenAI Gym et des utilitaires pour personnaliser les canaux de communication, le nombre d'agents et la profondeur du réseau. Chercheurs et développeurs peuvent utiliser CommNet pour prototyper et benchmarker des stratégies de communication inter-agent sur des tâches de navigation, de poursuite–évasion et de collecte de ressources.

Qui va utiliser CommNet ?

  • Chercheurs en RL multi-agent
  • Ingénieurs en reinforcement learning
  • Étudiants en IA en master ou doctorat
  • Laboratoires de recherche académiques
  • Développeurs construisant des systèmes d'IA collaboratifs

Comment utiliser CommNet ?

  • Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub.
  • Étape 2 : Installer les dépendances via pip install -r requirements.txt.
  • Étape 3 : Configurer les paramètres de l'environnement et de l'agent dans les fichiers de configuration.
  • Étape 4 : Exécuter les scripts d'entraînement (par ex., python train_commnet.py).
  • Étape 5 : Surveiller la progression via les outils de journalisation fournis.
  • Étape 6 : Évaluer les modèles entraînés avec python evaluate.py.
  • Étape 7 : Personnaliser l'architecture du réseau ou les wrappers d'environnement selon les besoins.

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de CommNet

Les fonctionnalités principales

  • Implémentation PyTorch de l'architecture CommNet
  • Module de communication d'états cachés entre agents
  • Couches réseau et nombre d'agents configurables
  • Scripts d'entraînement et d'évaluation
  • Wrappers pour OpenAI Gym
  • Utilitaires de journalisation et de sauvegarde

Les avantages

  • Simplifie la recherche sur la communication inter-agent
  • Code modulaire et extensible
  • Facile à intégrer à des environnements personnalisés
  • Accélère le benchmarking des politiques multi-agent
  • Entraînement et évaluation reproductibles

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de CommNet

  • Tâches de navigation et de collecte coopératives
  • Jeux de poursuite–évasion multi-agent
  • Suivi collaboratif de cibles
  • Collecte de ressources dans des mondes en grille
  • Benchmarking des protocoles de communication

FAQs sur CommNet

Informations sur la Société CommNet

Avis CommNet

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Principaux Concurrents et Alternatives de CommNet ?

  • OpenAI MADDPG
  • QMIX
  • VDN
  • BiCNet
  • MAgent

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