このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。

MADDPG-Kerasは、Kerasに実装されたMADDPGアルゴリズムを用いて、マルチエージェント強化学習の研究のための包括的なフレームワークを提供します。連続アクション空間、複数のエージェント、OpenAI Gymの標準環境をサポートします。研究者と開発者は、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、トレーニングのハイパーパラメータ、報酬関数を設定し、組み込みのロギングとモデルのチェックポイント保存機能を使って実験を実行し、マルチエージェントのポリシー学習と比較を高速化できます。

Science Appは、ユーザーが査読付き科学研究から得られた支持と反対の証拠の両方を用いて、あらゆる主張を分析できるようにします。AIを利用して科学論文を検索し、ユーザーを直接ソースに結びつけ、証拠の強さと科学的合意のバランスの取れた分析を提供します。このプラットフォームは、研究者が文献レビューのプロセスを効率化するのを助けるように設計されており、一般の人々がアクセスしやすい形式で証拠に基づく情報を利用できるようにしています。