혁신적인 與TensorFlow的整合 도구

창의적이고 혁신적인 與TensorFlow的整合 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

與TensorFlow的整合

  • 맞춤형 시나리오, 보상 및 에이전트 간 통신을 제공하는 Gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경입니다.
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    DeepMind MAS Environment란?
    DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.
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