PommerLearn
0 AvaliaçõesPommerLearn é uma estrutura de aprendizado por reforço de código aberto projetada para o ambiente Pommerman. Ela fornece implementações modulares dos algoritmos PPO e DQN, wrappers de ambiente, loops de treinamento configuráveis, registros embutidos, salvamento de modelos e utilitários de avaliação para simplificar o desenvolvimento e a pesquisa de agentes.
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PommerLearn
PommerLearn é uma estrutura de aprendizado por reforço de código aberto projetada para o ambiente Pommerman. Ela fornece implementações modulares dos algoritmos PPO e DQN, wrappers de ambiente, loops de treinamento configuráveis, registros embutidos, salvamento de modelos e utilitários de avaliação para simplificar o desenvolvimento e a pesquisa de agentes.
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Em Destaque
O que é PommerLearn?
PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.
Quem usará PommerLearn?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço
- Desenvolvedores de IA de jogos
- Estudantes e educadores de IA
- Entusiastas de sistemas multiagentes
Como usar PommerLearn?
- Passo 1: Clone o repositório (git clone https://github.com/jw3il/PommerLearn).
- Passo 2: Instale as dependências (pip install -r requirements.txt).
- Passo 3: Instale o ambiente Pommerman (siga a documentação do Pommerman).
- Passo 4: Configure os parâmetros de treinamento nos arquivos de configuração.
- Passo 5: Execute o script de treinamento (python train.py --algo ppo).
- Passo 6: Monitore logs e métricas via TensorBoard.
- Passo 7: Avalie os modelos salvos (python evaluate.py).
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de PommerLearn
Principais recursos
- Implementação do algoritmo PPO
- Implementação do algoritmo DQN
- Wrappers do ambiente Pommerman
- Hiperparâmetros configuráveis
- Integração com registros e TensorBoard
- Checkpoint e salvamento de modelos
- Scripts de avaliação
Os benefícios
- Configuração rápida para experimentos de RL no Pommerman
- Código modular para extensão
- Registros embutidos e visualização
- Suporte a múltiplos algoritmos de RL
- Código aberto e orientado pela comunidade
Principais Casos de Uso & Aplicações de PommerLearn
- Treinamento de agentes competitivos no Pommerman
- Benchmarking PPO vs DQN em jogos de grid-world
- Tutoriais educativos de RL e cursos
- Pesquisa em aprendizado por reforço multiagente
FAQs sobre PommerLearn
Informações da Empresa PommerLearn
- jw3il
Avaliações de PommerLearn
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de PommerLearn?
- Pommerman Baseline Agents (official)
- OpenAI Baselines
- Stable-Baselines3
- Ray RLlib
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