Captum は、PyTorch におけるモデルの解釈可能性のための汎用実装を提供する拡張可能なライブラリです。複雑な機械学習モデルを解明することを目的として、モデル予測を分析し理解するためのいくつかのアルゴリズムを提供しています。Captum には、特徴消失、統合勾配などのいくつかの手法が含まれており、研究者や開発者が自らのモデルを理解し改善するのに役立ちます。

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。