Learning-to-Communicate-PyTorch는 송신자와 수신자 에이전트가 커뮤니케이션 프로토콜을 개발하도록 훈련하는 오픈소스 PyTorch 구현입니다. 참조 게임과 네비게이션 작업을 지원하며, 맞춤형 환경 통합과 출현 다중 에이전트 커뮤니케이션 연구를 위한 모듈식 코드를 제공합니다.
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Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch는 송신자와 수신자 에이전트가 커뮤니케이션 프로토콜을 개발하도록 훈련하는 오픈소스 PyTorch 구현입니다. 참조 게임과 네비게이션 작업을 지원하며, 맞춤형 환경 통합과 출현 다중 에이전트 커뮤니케이션 연구를 위한 모듈식 코드를 제공합니다.
추천
Learning-to-Communicate-PyTorch란?
이 저장소는 PyTorch를 사용하여 다중 에이전트 강화학습에서 출현하는 커뮤니케이션을 구현합니다. 사용자들은 송신자와 수신자 신경망을 구성하여 참조 게임이나 협력 네비게이션을 수행하게 하고, 에이전트들이 이산 또는 연속 통신 채널을 개발하도록 격려합니다. 학습, 평가, 학습된 프로토콜 시각화 스크립트와 환경 생성, 메시지 인코딩/디코딩 유틸리티를 제공합니다. 연구자들은 맞춤형 작업을 확장하거나 네트워크 구조를 변경하고, 프로토콜 효율성을 분석하여 빠른 실험을 촉진할 수 있습니다.
Learning-to-Communicate-PyTorch을 사용할 사람은?
- 다중 에이전트 강화학습 연구자
- 출현 커뮤니케이션을 연구하는 AI 개발자
- AI 및 ML 대학원생
- 에이전트 협력 탐구 학술 연구소
Learning-to-Communicate-PyTorch 사용 방법은?
- 단계 1: 저장소 복제: git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- 단계 2: 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
- 단계 3: 설정 파일에서 작업 및 네트워크 구성
- 단계 4: 훈련 실행: python train.py --config configs/referential_game.yaml
- 단계 5: 프로토콜 평가: python evaluate.py --checkpoint path/to/model
- 단계 6: 제공된 플로팅 스크립트를 사용하여 결과 및 메시지 시각화
플랫폼
- mac
- linux
Learning-to-Communicate-PyTorch의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 참조 커뮤니케이션 게임 구현
- 협력 네비게이션 태스크 지원
- 모듈식 PyTorch 네트워크 구조
- 이산 및 연속 메시지 채널
- 훈련, 평가 및 시각화 스크립트
장점
- 재현 가능한 출현 커뮤니케이션 연구
- 새로운 작업에 대한 손쉬운 커스터마이징
- 송신자와 수신자 모듈의 명확한 분리
- 오픈소스 커뮤니티 기여
- 경량이며 의존성 최소화
Learning-to-Communicate-PyTorch의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 참조 게임에서 출현 프로토콜 벤치마킹
- 이산 대 연속 통신 채널 연구
- 맞춤형 다중 에이전트 협력 작업 개발
- 고급 AI 과정의 교육용 활용
Learning-to-Communicate-PyTorch의 자주 묻는 질문
Learning-to-Communicate-PyTorch 회사 정보
Learning-to-Communicate-PyTorch 리뷰
5/5
Learning-to-Communicate-PyTorch의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG
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