品質重視のresource collectionツール

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

resource collection

  • 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。
    0
    0
    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。
  • 複数の協力および競合するエージェント鉱夫がグリッドベースの世界で資源を収集するマルチエージェント学習を模擬するRL環境。
    0
    0
    Multi-Agent Minersとは?
    Multi-Agent Minersは、複数の自律型鉱夫エージェントが移動、掘削、資源収集をしながら互いに相互作用するグリッドの世界を提供します。設定可能な地図サイズ、エージェント数、報酬構造をサポートし、競争または協力シナリオの作成を可能にします。このフレームワークは、PettingZooを通じて人気のRLライブラリと連携し、リセット、ステップ、レンダリングの標準APIを提供します。可視化モードとロギングサポートにより行動と結果の分析を支援し、研究、教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。
フィーチャー