Learning-to-Communicate-PyTorch
0 AvisLearning-to-Communicate-PyTorch est une implémentation open-source en PyTorch qui entraîne des agents émetteurs et récepteurs à développer des protocoles de communication. Elle supporte des jeux référentiels et des tâches de navigation, offrant un code modulaire pour l'intégration d'environnements personnalisés et la recherche reproductible dans la communication émergente entre agents.
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#Outils de visualisation
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#recherche open source
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Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch est une implémentation open-source en PyTorch qui entraîne des agents émetteurs et récepteurs à développer des protocoles de communication. Elle supporte des jeux référentiels et des tâches de navigation, offrant un code modulaire pour l'intégration d'environnements personnalisés et la recherche reproductible dans la communication émergente entre agents.
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Vedettes
Qu'est-ce que Learning-to-Communicate-PyTorch ?
Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.
Qui va utiliser Learning-to-Communicate-PyTorch ?
- Chercheurs en apprentissage par renforcement multi-agent
- Développeurs IA étudiant la communication émergente
- Étudiants en IA et ML
- Laboratoires académiques explorant la coordination d'agents
Comment utiliser Learning-to-Communicate-PyTorch ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt : git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- Étape 2 : Installer les dépendances : pip install -r requirements.txt
- Étape 3 : Configurer la tâche et le réseau dans les fichiers de configuration
- Étape 4 : Lancer l'entraînement : python train.py --config configs/referential_game.yaml
- Étape 5 : Évaluer les protocoles : python evaluate.py --checkpoint chemin/vers/le/modèle
- Étape 6 : Visualiser les résultats et messages avec les scripts de tracé fournis
Plateforme
- mac
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Learning-to-Communicate-PyTorch
Les fonctionnalités principales
- Implémentation du jeu de communication référentielle
- Support pour la navigation coopérative
- Architectures modulaires de réseaux PyTorch
- Canaux de messages discrets et continus
- Scripts pour entraînement, évaluation et visualisation
Les avantages
- Recherche reproductible en communication émergente
- Facilité de personnalisation pour de nouvelles tâches
- Séparation claire des modules émetteur et récepteur
- Contributions de la communauté open-source
- Léger et avec peu de dépendances
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Learning-to-Communicate-PyTorch
- Benchmarking des protocoles émergents dans des jeux référentiels
- Étude des canaux de communication discrets vs continus
- Développement de tâches de coordination d'agents personnalisées
- Usage pédagogique dans des cours avancés en IA
FAQs sur Learning-to-Communicate-PyTorch
Informations sur la Société Learning-to-Communicate-PyTorch
Avis Learning-to-Communicate-PyTorch
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de Learning-to-Communicate-PyTorch ?
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG
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