CommNet
0 AvaliaçõesCommNet é uma estrutura de código aberto baseada em PyTorch que implementa a arquitetura Communication Network (CommNet) para aprendizagem por reforço cooperativa multiagente. Oferece camadas de rede configuráveis, módulos de compartilhamento de estado oculto, scripts de treinamento e ferramentas de avaliação para permitir que os agentes aprendam políticas colaborativas através de protocolos de comunicação aprendidos.
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CommNet
CommNet é uma estrutura de código aberto baseada em PyTorch que implementa a arquitetura Communication Network (CommNet) para aprendizagem por reforço cooperativa multiagente. Oferece camadas de rede configuráveis, módulos de compartilhamento de estado oculto, scripts de treinamento e ferramentas de avaliação para permitir que os agentes aprendam políticas colaborativas através de protocolos de comunicação aprendidos.
Plataformas e Frameworks de IA
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Em Destaque
O que é CommNet?
CommNet é uma biblioteca orientada à pesquisa que implementa a arquitetura CommNet, permitindo que múltiplos agentes compartilhem estados ocultos em cada passo de tempo e aprendam a coordenar ações em ambientes cooperativos. Inclui definições de modelos PyTorch, scripts de treinamento e avaliação, wrappers de ambientes para OpenAI Gym e utilitários para personalizar canais de comunicação, contagem de agentes e profundidade da rede. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar o CommNet para prototipar e fazer benchmarking de estratégias de comunicação entre agentes em tarefas de navegação, perseguição-evitação e coleta de recursos.
Quem usará CommNet?
- Pesquisadores de RL multiagente
- Engenheiros de reinforcement learning
- Estudantes de pós-graduação em IA
- Laboratórios de pesquisa acadêmica
- Desenvolvedores de sistemas de IA colaborativos
Como usar CommNet?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
- Passo 2: Instale as dependências via pip install -r requirements.txt.
- Passo 3: Configure os parâmetros do ambiente e do agente em arquivos de configuração.
- Passo 4: Execute scripts de treinamento (por exemplo, python train_commnet.py).
- Passo 5: Monitorize o progresso com as utilidades de logging fornecidas.
- Passo 6: Avalie os modelos treinados com python evaluate.py.
- Passo 7: Personalize a arquitetura de rede ou wrappers do ambiente conforme necessário.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de CommNet
Principais recursos
- Implementação do PyTorch da arquitetura CommNet
- Módulo de comunicação de estado oculto entre agentes
- Camadas de rede e contagem de agentes configuráveis
- Scripts de treinamento e avaliação
- Wrappers de ambiente para OpenAI Gym
- Utilitários de logging e checkpoints
Os benefícios
- Simplifica a pesquisa de comunicação entre agentes
- Código modular e extensível
- Integração fácil com ambientes personalizados
- Acelera a avaliação de políticas multiagente
- Treinamento e avaliação reprodutíveis
Principais Casos de Uso & Aplicações de CommNet
- Tarefas de navegação cooperativa e busca de alimentos
- Jogos de perseguição-evitação multiagente
- Rastreamento colaborativo de alvos
- Coleta de recursos em mundos de grade
- Benchmarking de protocolos de comunicação
FAQs sobre CommNet
Informações da Empresa CommNet
- KornbergFresnel
Avaliações de CommNet
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de CommNet?
- OpenAI MADDPG
- QMIX
- VDN
- BiCNet
- MAgent
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