이 저장소는 PyTorch를 사용하여 다중 에이전트 강화학습에서 출현하는 커뮤니케이션을 구현합니다. 사용자들은 송신자와 수신자 신경망을 구성하여 참조 게임이나 협력 네비게이션을 수행하게 하고, 에이전트들이 이산 또는 연속 통신 채널을 개발하도록 격려합니다. 학습, 평가, 학습된 프로토콜 시각화 스크립트와 환경 생성, 메시지 인코딩/디코딩 유틸리티를 제공합니다. 연구자들은 맞춤형 작업을 확장하거나 네트워크 구조를 변경하고, 프로토콜 효율성을 분석하여 빠른 실험을 촉진할 수 있습니다.

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.

Science App은 사용자들이 동료 검토된 과학 연구에서 파생된 지원 및 반대 증거와 함께 어떤 주장도 분석할 수 있게 합니다. AI를 사용하여 과학 논문을 검색함으로써 사용자를 근본적인 출처에 직접 연결하여 증거 강도와 과학적 합의에 대한 균형 잡힌 분석을 제공합니다. 이 플랫폼은 연구자들이 문헌 검토 과정을 간소화하는 데 도움을 주며 일반 대중이 접근 가능한 형식으로 증거 기반 정보를 이용할 수 있도록 설계되었습니다.