品質重視のBenchmarking agent policiesツール

信頼性と耐久性に優れたBenchmarking agent policiesツールを使って、安心して業務を進めましょう。

Benchmarking agent policies

  • 多エージェント強化学習のためのCommNetアーキテクチャを実装したオープンソースのPyTorchベースフレームワーク。エージェント間の通信を可能にし、協調的な意思決定を支援します。
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    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。
    CommNet 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
フィーチャー