Learning-to-Communicate-PyTorch

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Learning-to-Communicate-PyTorchは、送信者と受信者のエージェントを訓練して通信プロトコルを開発するオープンソースのPyTorch実装です。指示ゲームやナビゲーションタスクをサポートし、カスタム環境統合や出現マルチエージェント通信の再現性のある研究のためのモジュラーコードを提供します。
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May 03 2025
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Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorchは、送信者と受信者のエージェントを訓練して通信プロトコルを開発するオープンソースのPyTorch実装です。指示ゲームやナビゲーションタスクをサポートし、カスタム環境統合や出現マルチエージェント通信の再現性のある研究のためのモジュラーコードを提供します。
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Learning-to-Communicate-PyTorchとは?

このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。

誰がLearning-to-Communicate-PyTorchを使うの?

  • マルチエージェント強化学習の研究者
  • 出現通信を研究するAI開発者
  • AIとMLの大学院生
  • エージェント協調を探索する学術研究室

Learning-to-Communicate-PyTorchの使い方は?

  • Step1: リポジトリをクローンする:git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
  • Step2: 依存関係をインストールする:pip install -r requirements.txt
  • Step3: 設定ファイルでタスクとネットワークを構成する
  • Step4: 訓練を実行する:python train.py --config configs/referential_game.yaml
  • Step5: プロトコルを評価する:python evaluate.py --checkpoint path/to/model
  • Step6: 提供されたプロットスクリプトを使用して結果とメッセージを可視化する

プラットフォーム

  • mac
  • linux

Learning-to-Communicate-PyTorchの主な特長・利点

コア機能

  • 指示通信ゲームの実装
  • 協力ナビゲーションタスクのサポート
  • モジュラーPyTorchネットワークアーキテクチャ
  • 離散および連続のメッセージチャネル
  • 訓練、評価、可視化のスクリプト

利点

  • 再現可能な出現通信研究
  • 新しいタスクへの容易なカスタマイズ
  • 送信者と受信者モジュールの明確な分離
  • オープンソースコミュニティの貢献
  • 軽量で依存関係が少ない

Learning-to-Communicate-PyTorchの主な使用ケース・アプリケーション

  • 指示ゲームにおける出現プロトコルのベンチマーク
  • 離散チャネルと連続チャネルの比較研究
  • カスタムマルチエージェント協調タスクの開発
  • 先進的なAIコースでの教育目的

Learning-to-Communicate-PyTorchのFAQs

Learning-to-Communicate-PyTorch会社情報

Learning-to-Communicate-PyTorch のレビュー

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Learning-to-Communicate-PyTorchの主な競合と代替品は?

  • OpenAI emergent communication codebases
  • PyMARL
  • MAVA
  • MADDPG

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