alaamohebによるマルチエージェント強化学習は、共有環境下で複数のエージェントの開発、訓練、評価を促進するための包括的なオープンソースライブラリです。DQN、PPO、MADDPGなどの価値基盤・方針基盤のアルゴリズムのモジュール化された実装を含みます。リポジトリはOpenAI Gym、Unity ML-Agents、StarCraftマルチエージェントチャレンジと統合でき、研究シナリオや現実世界に着想を得たシナリオの両方で実験が可能です。YAML ベースの設定、記録ユーティリティ、可視化ツールにより、学習過程のモニタリング、ハイパーパラメータの調整、さまざまなアルゴリズムの比較が容易です。このフレームワークは、協力的、競争的、混合型のマルチエージェントタスクの実験を促進し、再現性のある研究とベンチマークを効率化します。

Vanilla Agentsは、モジュール化され拡張可能なコア強化学習エージェントの実装を提供する軽量なPyTorchベースのフレームワークです。DQN、ダブルDQN、PPO、A2Cなどのアルゴリズムをサポートし、OpenAI Gymと互換性のあるプラグイン可能な環境ラッパーを備えています。ユーザーはハイパーパラメータの設定、トレーニングメトリクスのログ記録、チェックポイントの保存、学習曲線の可視化を行えます。コードベースは明確に構成されており、研究のプロトタイピング、教育用途、新しいアイデアのベンチマークに最適です。

AcmeはPythonベースのフレームワークで、強化学習エージェントの開発と評価を簡素化します。事前構築済みのエージェント実装（例：DQN、PPO、SAC）、環境ラッパー、リプレイバッファ、分散実行エンジンを提供します。研究者はこれらのコンポーネントを組み合わせて新しいアルゴリズムのプロトタイピングを行い、内蔵のロギングを利用してトレーニングメトリクスを監視し、大規模な実験にスケーラブルな分散パイプラインを活用できます。AcmeはTensorFlowおよびJAXと連携し、OpenAI Gymインターフェースを通じたカスタム環境のサポート、チェックポイント作成、評価、ハイパーパラメータ設定のユーティリティも含みます。

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、Atari Breakout 環境に特化した DQN アルゴリズムの完全な実装です。畳み込みニューラルネットワークを用いてQ値を近似し、連続した観測間の相関を破るために経験リプレイを使用し、訓練安定化のために定期的に更新されるターゲットネットワークを採用しています。エージェントはε-greedyポリシーに従って探索し、生のピクセル入力からスクラッチで訓練可能です。リポジトリには設定ファイル、報酬の増加を監視する訓練スクリプト、訓練済みモデルのテストのための評価スクリプト、宛にTensorBoardによる訓練メトリクスの可視化ツールが含まれています。ユーザーは学習率、リプレイバッファサイズ、バッチサイズなどのハイパーパラメータを調整して異なる設定を試すことができます。