Learning-to-Communicate-PyTorch

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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.
Adicionado em:
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May 03 2025
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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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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

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Principais Concorrentes e Alternativas de Learning-to-Communicate-PyTorch?

  • OpenAI emergent communication codebases
  • PyMARL
  • MAVA
  • MADDPG

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