CommNet은 협력적 다중 에이전트 강화 학습을 위한 Communication Network (CommNet) 아키텍처를 구현하는 오픈 소스 PyTorch 프레임워크입니다. 구성 가능한 네트워크 계층, 은닉 상태 공유 모듈, 훈련 스크립트 및 평가 도구를 제공하여 에이전트들이 학습된 통신 프로토콜을 통해 협력 정책을 학습할 수 있게 합니다.
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CommNet
CommNet은 협력적 다중 에이전트 강화 학습을 위한 Communication Network (CommNet) 아키텍처를 구현하는 오픈 소스 PyTorch 프레임워크입니다. 구성 가능한 네트워크 계층, 은닉 상태 공유 모듈, 훈련 스크립트 및 평가 도구를 제공하여 에이전트들이 학습된 통신 프로토콜을 통해 협력 정책을 학습할 수 있게 합니다.
추천
CommNet란?
CommNet은 다중 에이전트가 각각의 시간 단계에서 숨겨진 상태를 공유하고 협력 환경에서 행동 조정을 학습할 수 있도록 하는 연구 지향 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 PyTorch 모델 정의, 훈련 및 평가 스크립트, OpenAI Gym 환경 래퍼, 통신 채널, 에이전트 수, 네트워크 깊이 등을 사용자 정의할 수 있는 유틸리티가 포함되어 있습니다. 연구자와 개발자는 CommNet을 사용하여 내비게이션, 추적-회피, 자원 수집 작업에서 에이전트 간 통신 전략을 프로토타입하고 벤치마킹할 수 있습니다.
CommNet을 사용할 사람은?
- 멀티 에이전트 RL 연구자
- 강화 학습 엔지니어
- AI 대학원생
- 학술 연구실
- 협력적 AI 시스템 구축 개발자
CommNet 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 리포지토리를 클론합니다.
- 2단계: pip install -r requirements.txt 를 통해 종속성을 설치합니다.
- 3단계: 환경 및 에이전트 파라미터를 설정 파일에 구성합니다.
- 4단계: 훈련 스크립트 실행 (예: python train_commnet.py).
- 5단계: 제공되는 로깅 유틸리티를 통해 진행 상황을 모니터링합니다.
- 6단계: python evaluate.py 를 사용하여 훈련된 모델 평가.
- 7단계: 필요에 따라 네트워크 구조 또는 환경 래퍼를 사용자 정의합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
CommNet의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- CommNet 아키텍처의 PyTorch 구현
- 에이전트 간 은닉 상태 통신 모듈
- 구성 가능한 네트워크 계층 및 에이전트 수
- 훈련 및 평가 스크립트
- OpenAI Gym 환경 래퍼
- 로깅 및 체크포인트 유틸리티
장점
- 에이전트 간 통신 연구를 단순화
- 모듈화 및 확장 가능한 코드베이스
- 맞춤 환경과의 손쉬운 통합
- 다중 에이전트 정책 벤치마킹 가속화
- 재현 가능한 훈련 및 평가
CommNet의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 협력 내비게이션 및 포이팅 작업
- 멀티 에이전트 추적-회피 게임
- 협력적 타겟 추적
- 격자 세계에서 자원 수집
- 통신 프로토콜 벤치마킹
CommNet의 자주 묻는 질문
CommNet 회사 정보
- KornbergFresnel
CommNet 리뷰
5/5
CommNet의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI MADDPG
- QMIX
- VDN
- BiCNet
- MAgent