MADDPG-Keras는 Keras와 TensorFlow를 사용하여 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 알고리즘을 구현한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 구성 가능한 환경, 학습 스크립트, 유틸리티를 제공하여 협력적 및 경쟁적 다중 에이전트 강화 학습 시나리오를 개발하고 평가할 수 있게 합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
MADDPG-Keras
MADDPG-Keras는 Keras와 TensorFlow를 사용하여 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient 알고리즘을 구현한 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 구성 가능한 환경, 학습 스크립트, 유틸리티를 제공하여 협력적 및 경쟁적 다중 에이전트 강화 학습 시나리오를 개발하고 평가할 수 있게 합니다.
추천
MADDPG-Keras란?
MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.
MADDPG-Keras을 사용할 사람은?
- 강화 학습 연구원
- 기계 학습 엔지니어
- AI 학생 및 교육자
- 다중 에이전트 시스템 개발자
MADDPG-Keras 사용 방법은?
- 1단계: 리포지토리를 GitHub에서 클론합니다: git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
- 2단계: 프로젝트 폴더로 이동합니다: cd maddpg-keras
- 3단계: 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
- 4단계: config.py 또는 명령줄 인자를 통해 환경과 하이퍼파라미터를 구성합니다
- 5단계: 학습 스크립트 실행: python main.py --env <환경이름> --num_agents
- 6단계: logs/ 디렉토리에서 훈련 로그와 체크포인트를 모니터링합니다
플랫폼
- mac
- windows
- linux
MADDPG-Keras의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- Keras & TensorFlow를 이용한 MADDPG 구현
- 연속 행동 공간 지원
- 구성 가능한 다중 에이전트 Gym 환경
- 로깅, 텐서보드 통합, 체크포인트 저장
- 맞춤형 신경망 아키텍처
장점
- 다중 에이전트 RL 실험 설정을 가속화
- 확장 및 구성 가능성이 높은 코드베이스
- 내장된 실험 추적 및 시각화
- GPU 가속을 활용한 빠른 훈련
- 오픈소스 및 커뮤니티 중심
MADDPG-Keras의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 여러 에이전트 간의 협력 네비게이션
- 포식자-피식자 추적 및 회피 시나리오
- 분산 시스템의 자원 할당
- 자율 주행 차량 간의 협력
- 다중 로봇 작업 할당 및 협력
MADDPG-Keras의 자주 묻는 질문
MADDPG-Keras 회사 정보
- pr-shukla
MADDPG-Keras 리뷰
5/5
MADDPG-Keras의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- PyMARL
- MAVA
- Stable Baselines3
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.