혁신적인 Agent communication strategies 도구

창의적이고 혁신적인 Agent communication strategies 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

Agent communication strategies

  • 공개 소스 PyTorch 기반 프레임워크로서 여러 에이전트 강화 학습에서 에이전트 간 통신을 가능하게 하는 CommNet 아키텍처를 구현하여 협력적 의사결정을 지원합니다.
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    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.
    CommNet 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
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