Scalable MADDPG

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スケーラブルMADDPGは、マルチエージェント深部決定的ポリシー勾配アルゴリズムのスケーラブルな実装を提供するオープンソースのPythonライブラリです。集中型訓練と分散型実行をサポートし、カスタマイズ可能な環境やモジュール式神経ネットワークアーキテクチャを備えています。研究者やエンジニアは、そのスクリプトとテンプレートを活用して、ロボティクス、交通制御、ゲームAIなど、多様なタスクにおいて協力的または競争的なマルチエージェント強化学習シナリオを訓練・評価できます。
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May 01 2025
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スケーラブルMADDPGは、マルチエージェント深部決定的ポリシー勾配アルゴリズムのスケーラブルな実装を提供するオープンソースのPythonライブラリです。集中型訓練と分散型実行をサポートし、カスタマイズ可能な環境やモジュール式神経ネットワークアーキテクチャを備えています。研究者やエンジニアは、そのスクリプトとテンプレートを活用して、ロボティクス、交通制御、ゲームAIなど、多様なタスクにおいて協力的または競争的なマルチエージェント強化学習シナリオを訓練・評価できます。
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Scalable MADDPGとは?

スケーラブルMADDPGは、研究指向のマルチエージェント強化学習フレームワークであり、MADDPGアルゴリズムのスケーラブルな実装を提供します。訓練中は集中批評家、実行時は独立したアクターを特徴とし、安定性と効率性を高めています。このライブラリには、カスタム環境の定義、ネットワークアーキテクチャの設定、ハイパーパラメータの調整用のPythonスクリプトが含まれます。ユーザは複数のエージェントを並列して訓練し、指標を監視し、学習曲線を可視化できます。また、OpenAI Gymに似た環境とGPUアクセラレーション(TensorFlowサポート)もサポートしており、モジュール式コンポーネントにより、協力、競争、または混合のマルチエージェントタスクに対して柔軟な実験と迅速な試作、ベンチマークを可能にします。

誰がScalable MADDPGを使うの?

  • 強化学習研究者
  • 機械学習エンジニア
  • AI開発者
  • AIに関する学術関係者・学生

Scalable MADDPGの使い方は?

  • ステップ1:リポジトリをGitHubからクローンします:git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
  • ステップ2:依存関係をインストールします:pip install -r requirements.txt
  • ステップ3:環境パラメータを設定ファイルに記入
  • ステップ4:訓練を開始:python train.py --env your_env --config config.yaml
  • ステップ5:TensorBoardを使って訓練ログのモニタリングと結果の可視化
  • ステップ6:訓練済みエージェントの評価:python evaluate.py --model パス/チェックポイント --env your_env

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Scalable MADDPGの主な特長・利点

コア機能

  • スケーラブルなマルチエージェント訓練(MADDPG)
  • 集中型訓練と分散型実行
  • モジュール式ニューラルネットワークアーキテクチャ
  • 環境非依存のPython API
  • TensorBoardによる記録と可視化
  • TensorFlowによるGPUアクセラレーション

利点

  • エージェントおよび環境のカスタマイズ容易
  • 再現性のある実験設定
  • 協力および競争タスクをサポート
  • オープンソースかつ研究重視
  • 迅速な試作とベンチマークを促進

Scalable MADDPGの主な使用ケース・アプリケーション

  • 協力的ロボティクス協調
  • マルチエージェント交通信号制御
  • 競争型ゲームAIの開発
  • 分散リソース割り当てシミュレーション
  • 自動運転車の並列訓練

Scalable MADDPGのFAQs

Scalable MADDPG会社情報

Scalable MADDPG のレビュー

5/5
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Scalable MADDPGの主な競合と代替品は?

  • OpenAI Baselines
  • Ray RLlib
  • Stable Baselines3
  • PettingZoo with MARL algorithms

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