品質重視のトレーニングの可視化ツール

信頼性と耐久性に優れたトレーニングの可視化ツールを使って、安心して業務を進めましょう。

トレーニングの可視化

  • PettingZooゲームでマルチエージェント強化学習をトレーニングするためのDQN、PPO、A2Cエージェントを提供するGitHubリポジトリ。
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    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Gamesとは?
    PettingZooゲーム用の強化学習エージェントは、Pythonベースのコードライブラリであり、PettingZoo環境上でのマルチエージェントRL用のDQN、PPO、およびA2Cアルゴリズムをすぐに利用できる形で提供します。標準化されたトレーニングと評価のスクリプト、設定可能なハイパーパラメータ、TensorBoardログの統合、競争的ゲームと協力的ゲームの両方をサポートしています。研究者や開発者はリポジトリをクローンし、環境とアルゴリズムのパラメータを調整し、トレーニングセッションを実行し、メトリクスを可視化してマルチエージェントRL実験を迅速に比較・反復できます。
  • PPO、DQNのトレーニングと評価ツールを提供するRLフレームワークで、競争力のあるPommermanエージェントの開発を支援します。
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    PommerLearnとは?
    PommerLearnは、研究者や開発者がPommermanゲーム環境でマルチエージェントRLボットを訓練できるようにします。人気のあるアルゴリズム(PPO、DQN)のあらかじめ用意された実装、ハイパーパラメータ用の柔軟な設定ファイル、自動ロギングとトレーニングメトリクスの可視化、モデルのチェックポイント、評価スクリプトを含みます。そのモジュール化されたアーキテクチャにより、新しいアルゴリズムの拡張、環境のカスタマイズ、PyTorchなどの標準MLライブラリとの統合が容易です。
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