혁신적인 강화학습 에이전트 도구

창의적이고 혁신적인 강화학습 에이전트 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

강화학습 에이전트

  • PettingZoo 게임에서 다중 에이전트 강화 학습을 위한 DQN, PPO, A2C 에이전트를 제공하는 GitHub 저장소.
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    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games란?
    PettingZoo 게임을 위한 강화 학습 에이전트는 Python 기반 코드 라이브러리로, PettingZoo 환경에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 RL용 DQN, PPO 및 A2C 알고리즘을 즉시 제공하며 표준화된 훈련 및 평가 스크립트, 조정 가능한 하이퍼파라미터, TensorBoard 로깅, 경쟁 및 협력 게임 지원 등을 갖추고 있습니다. 연구원과 개발자는 이 저장소를 클론하여 환경 및 알고리즘 파라미터를 조정하고, 훈련 세션을 실행하며, 메트릭을 시각화하여 빠르게 실험하고 비교할 수 있습니다.
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