HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.

Shumai는 JavaScript 및 TypeScript를 위해 설계된 강력한 텐서 라이브러리로, Facebook Research(FAIR)에서 만들었습니다. 이 라이브러리는 높은 성능, 네트워크 연결성 및 미분 가능성을 특징으로 합니다. Bun 및 Flashlight를 사용하여 구축되어 개발자가 웹 애플리케이션에 딥 러닝 및 머신 러닝 기능을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 복잡한 과학적 계산 및 모델 훈련에 적합한 GPU 계산과 같은 기능을 지원합니다. Shumai는 TypeScript 생태계에서 고급 머신 러닝 모델을 개발하기 위한 강력한 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.