alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.

Vanilla Agents는 핵심 강화 학습 에이전트의 모듈형 및 확장 가능한 구현을 제공하는 경량 PyTorch 기반 프레임워크입니다. DQN, Double DQN, PPO, A2C와 같은 알고리즘을 지원하며, OpenAI Gym과 호환 가능한 플러그인 환경 래퍼를 갖추고 있습니다. 사용자는 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 메트릭을 로깅하며, 체크포인트를 저장하고, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 코드베이스는 명확하게 구성되어 있어 연구 프로토타이핑, 교육용, 새 아이디어의 벤치마킹에 이상적입니다.

Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow는 Atari Breakout 환경에 특화된 DQN 알고리즘의 완전한 구현입니다. Q 값을 근사하기 위해 컨volutional Neural Network를 사용하고, 연속 관측 간의 상관관계를 끊기 위해 경험 재생을 적용하며, 훈련 안정화를 위해 주기적으로 업데이트되는 대상 네트워크를 사용합니다. 에이전트는 epsilon-greedy 정책을 따르며, 원시 픽셀 입력에서 처음부터 훈련할 수 있습니다. 저장소에는 구성 파일, 에피소드별 보상 성장을 모니터링하는 훈련 스크립트, 훈련된 모델을 평가하는 평가 스크립트, TensorBoard 유틸리티를 통한 훈련 메트릭 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 학습률, 재생 버퍼 크기, 배치 크기와 같은 하이퍼파라미터를 조절하여 다양한 환경을 실험할 수 있습니다.