CommNet

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CommNetは、協調型マルチエージェント強化学習のための通信ネットワーク(CommNet)アーキテクチャを実装したオープンソースのPyTorchフレームワークです。設定可能なネットワーク層、隠れ状態共有モジュール、学習スクリプト、およびエージェントが通信プロトコルを通じて協調ポリシーを学習できる評価ツールを提供します。
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プラットフォーム:
May 08 2025
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CommNetは、協調型マルチエージェント強化学習のための通信ネットワーク(CommNet)アーキテクチャを実装したオープンソースのPyTorchフレームワークです。設定可能なネットワーク層、隠れ状態共有モジュール、学習スクリプト、およびエージェントが通信プロトコルを通じて協調ポリシーを学習できる評価ツールを提供します。
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May 08 2025
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フィーチャー

CommNetとは?

CommNetは、複数のエージェントが各タイムステップで隠れ状態を共有し、協力環境でアクションを調整することを可能にする研究志向のライブラリです。PyTorchによるモデル定義、学習および評価スクリプト、OpenAI Gym用環境ラッパー、通信チャネル、エージェント数、ネットワーク深度のカスタマイズに役立つユーティリティを含みます。研究者や開発者は、ナビゲーション、追跡・回避、リソース収集タスクにおいて、エージェント間の通信戦略のプロトタイピングとベンチマークにCommNetを活用できます。

誰がCommNetを使うの?

  • マルチエージェントRL研究者
  • 強化学習エンジニア
  • AI大学院生
  • 学術研究機関
  • 協働AIシステム構築者

CommNetの使い方は?

  • ステップ1: GitHubからリポジトリをクローンします。
  • ステップ2: pip install -r requirements.txtで依存関係をインストールします。
  • ステップ3: 設定ファイルで環境とエージェントのパラメータを構成します。
  • ステップ4: トレーニングスクリプトを実行します(例: python train_commnet.py)。
  • ステップ5: 提供されたロギングユーティリティで進行状況を監視します。
  • ステップ6: python evaluate.pyを使用して学習済みモデルを評価します。
  • ステップ7: 必要に応じてネットワークアーキテクチャや環境ラッパーをカスタマイズします。

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

CommNetの主な特長・利点

コア機能

  • PyTorchによるCommNetアーキテクチャの実装
  • エージェント間の隠れ状態通信モジュール
  • 設定可能なネットワーク層とエージェント数
  • 学習および評価用スクリプト
  • OpenAI Gym用環境ラッパー
  • ロギングとチェックポイントユーティリティ

利点

  • エージェント間通信の研究を簡単に
  • モジュール化かつ拡張可能なコードベース
  • カスタム環境との容易な統合
  • マルチエージェントポリシーのベンチマークを高速化
  • 再現性のある学習と評価

CommNetの主な使用ケース・アプリケーション

  • 協力的ナビゲーションと資源探索タスク
  • マルチエージェント追跡・回避ゲーム
  • 協調ターゲット追跡
  • グリッドワールドにおける資源収集
  • 通信プロトコルのベンチマーク

CommNetのFAQs

CommNet会社情報

CommNet のレビュー

5/5
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CommNetの主な競合と代替品は?

  • OpenAI MADDPG
  • QMIX
  • VDN
  • BiCNet
  • MAgent

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