Learning-to-Communicate-PyTorch
0 AvaliaçõesLearning-to-Communicate-PyTorch é uma implementação de código aberto em PyTorch que treina agentes emissores e receptores para desenvolver protocolos de comunicação. Suporta jogos referenciais e tarefas de navegação, fornecendo código modular para integração de ambientes personalizados e pesquisa reprodutível em comunicação emergente de múltiplos agentes.
Plataformas e Frameworks de IA
Pesquisa
Bibliotecas de Ferramentas
#comunicação multiagente
#Aprendizado por Reforço
#comunicação emergente
#estrutura PyTorch
#navegação de agentes
#codificação de mensagens
#protocolos de comunicação
#arquiteturas de redes neurais
#colaboração em pesquisa
#scripts de treinamento
#Ferramentas de Visualização
#criação de tarefas personalizadas
#comunicação discreta
#mensagens contínuas
#análise da eficiência de protocolos
#pesquisa de código aberto
#jogos referenciais
#redes modulares
#colaboração entre agentes
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Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch é uma implementação de código aberto em PyTorch que treina agentes emissores e receptores para desenvolver protocolos de comunicação. Suporta jogos referenciais e tarefas de navegação, fornecendo código modular para integração de ambientes personalizados e pesquisa reprodutível em comunicação emergente de múltiplos agentes.
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Em Destaque
O que é Learning-to-Communicate-PyTorch?
Este repositório implementa comunicação emergente em aprendizado por reforço multiagente usando PyTorch. Os usuários podem configurar redes neurais de emissores e receptores para jogar jogos referenciais ou navegação cooperativa, incentivando os agentes a desenvolver um canal de comunicação discreto ou contínuo. Oferece scripts para treinamento, avaliação e visualização dos protocolos aprendidos, além de utilitários para criação de ambientes, codificação e decodificação de mensagens. Pesquisadores podem expandi-lo com tarefas personalizadas, modificar arquiteturas de rede e analisar a eficiência do protocolo, promovendo experimentação rápida em comunicação emergente de agentes.
Quem usará Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço multiagente
- Desenvolvedores de IA estudando comunicação emergente
- Estudantes de pós-graduação em IA e ML
- Laboratórios acadêmicos explorando coordenação de agentes
Como usar Learning-to-Communicate-PyTorch?
- Etapa 1: Clone o repositório: git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- Etapa 2: Instale dependências: pip install -r requirements.txt
- Etapa 3: Configure a tarefa e a rede nos arquivos de configuração
- Etapa 4: Execute o treinamento: python train.py --config configs/referential_game.yaml
- Etapa 5: Avalie os protocolos: python evaluate.py --checkpoint path/to/model
- Etapa 6: Visualize resultados e mensagens usando scripts de plotagem fornecidos
Plataforma
- mac
- linux
Características e Benefícios Principais de Learning-to-Communicate-PyTorch
Principais recursos
- Implementação de jogos de comunicação referencial
- Suporte a tarefas de navegação cooperativa
- Arquiteturas de rede PyTorch modulares
- Canais de mensagens discretas e contínuas
- Scripts de treinamento, avaliação e visualização
Os benefícios
- Pesquisa reprodutível em comunicação emergente
- Facilidade de personalização para novas tarefas
- Separação clara dos módulos de emissores e receptores
- Contribuições da comunidade de código aberto
- Leve e com dependências mínimas
Principais Casos de Uso & Aplicações de Learning-to-Communicate-PyTorch
- Benchmarking de protocolos emergentes em jogos referenciais
- Estudo de canais de comunicação discretos versus contínuos
- Desenvolvimento de tarefas de coordenação de múltiplos agentes personalizadas
- Uso educacional em cursos avançados de IA
FAQs sobre Learning-to-Communicate-PyTorch
Informações da Empresa Learning-to-Communicate-PyTorch
Avaliações de Learning-to-Communicate-PyTorch
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Principais Concorrentes e Alternativas de Learning-to-Communicate-PyTorch?
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG
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