MADDPG-Keras
0 AvaliaçõesMADDPG-Keras é uma biblioteca de Python de código aberto que implementa o algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient usando Keras e TensorFlow. Ela fornece ambientes configuráveis, scripts de treinamento e utilitários para desenvolver e avaliar cenários de aprendizado por reforço multiagente cooperativo e competitivo.
Plataformas e Frameworks de IA
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#framework Keras
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#pesquisa em RL
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MADDPG-Keras
MADDPG-Keras é uma biblioteca de Python de código aberto que implementa o algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient usando Keras e TensorFlow. Ela fornece ambientes configuráveis, scripts de treinamento e utilitários para desenvolver e avaliar cenários de aprendizado por reforço multiagente cooperativo e competitivo.
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Em Destaque
O que é MADDPG-Keras?
MADDPG-Keras oferece uma estrutura completa para pesquisa em aprendizado por reforço multiagente ao implementar o algoritmo MADDPG em Keras. Suporta espaços de ação contínuos, múltiplos agentes e ambientes padrão do OpenAI Gym. Pesquisadores e desenvolvedores podem configurar arquiteturas de redes neurais, hiperparâmetros de treinamento e funções de recompensa, iniciando experimentos com registros integrados e checkpointing de modelos para acelerar o aprendizado de políticas multiagente e benchmarking.
Quem usará MADDPG-Keras?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Estudantes e educadores de IA
- Desenvolvedores de sistemas multiagente
Como usar MADDPG-Keras?
- Passo 1: Clonar o repositório do GitHub: git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
- Passo 2: Navegar até a pasta do projeto: cd maddpg-keras
- Passo 3: Instalar dependências: pip install -r requirements.txt
- Passo 4: Configurar ambiente e hiperparâmetros em config.py ou via argumentos de linha de comando
- Passo 5: Executar o script de treinamento: python main.py --env
--num_agents - Passo 6: Monitorar a saída do treinamento, visualizar logs e pontos de verificação na pasta logs/
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de MADDPG-Keras
Principais recursos
- Implementação de MADDPG usando Keras & TensorFlow
- Suporte para espaços de ação contínuos
- Ambientes Gym multiagente configuráveis
- Log, integração com TensorBoard e checkpointing
- Arquiteturas de redes neurais personalizáveis
Os benefícios
- Acelera a configuração de experimentos em RL multiagente
- Código facilmente extensível e configurável
- Rastreamento de experimentos embutido e visualização
- Aproveita aceleração GPU para treinamento mais rápido
- Código open-source e orientado pela comunidade
Principais Casos de Uso & Aplicações de MADDPG-Keras
- Navegação cooperativa entre múltiplos agentes
- Cenários de perseguição e evitação predador-presa
- Alocação de recursos em sistemas distribuídos
- Coordenação de veículos autônomos
- Atribuição de tarefas e cooperação multi-robôs
FAQs sobre MADDPG-Keras
Informações da Empresa MADDPG-Keras
- pr-shukla
Avaliações de MADDPG-Keras
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de MADDPG-Keras?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- PyMARL
- MAVA
- Stable Baselines3
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