Scalable MADDPG
0 AvaliaçõesMADDPG escalável é uma biblioteca Python de código aberto que fornece uma implementação escalável do algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient. Suporta treinamento centralizado com execução descentralizada, ambientes personalizáveis e arquiteturas modulares de redes neurais. Pesquisadores e engenheiros podem aproveitar seus scripts e modelos para treinar e avaliar cenários de aprendizado por reforço cooperativos ou competitivos em várias tarefas como robótica, controle de tráfego e IA de jogos.
Plataformas e Frameworks de IA
Ambiente de Desenvolvimento
Bibliotecas de Ferramentas
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#métricas de aprendizado
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Scalable MADDPG
MADDPG escalável é uma biblioteca Python de código aberto que fornece uma implementação escalável do algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient. Suporta treinamento centralizado com execução descentralizada, ambientes personalizáveis e arquiteturas modulares de redes neurais. Pesquisadores e engenheiros podem aproveitar seus scripts e modelos para treinar e avaliar cenários de aprendizado por reforço cooperativos ou competitivos em várias tarefas como robótica, controle de tráfego e IA de jogos.
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Em Destaque
O que é Scalable MADDPG?
MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.
Quem usará Scalable MADDPG?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Desenvolvedores de IA
- Acadêmicos e estudantes de IA
Como usar Scalable MADDPG?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub: git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- Passo 2: Instale dependências: pip install -r requirements.txt
- Passo 3: Configure os parâmetros do ambiente nos arquivos de configuração para sua tarefa
- Passo 4: Inicie o treinamento: python train.py --env seu_ambiente --config config.yaml
- Passo 5: Monitore os logs de treinamento e visualize os resultados via TensorBoard
- Passo 6: Avalie os agentes treinados: python evaluate.py --model caminho/para/o/checkpoint --env seu_ambiente
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de Scalable MADDPG
Principais recursos
- Treinamento multiagente escalável com MADDPG
- Treinamento centralizado e execução descentralizada
- Arquitetura modular de redes neurais
- API Python agnóstica de ambiente
- Registro e visualização via TensorBoard
- Aceleração GPU via TensorFlow
Os benefícios
- Customização fácil de agentes e ambientes
- Configurações experimentais reprodutíveis
- Suporte a tarefas cooperativas e competitivas
- Código aberto e com foco em pesquisa
- Facilita prototipagem rápida e benchmarking
Principais Casos de Uso & Aplicações de Scalable MADDPG
- Coordenação de robótica cooperativa
- Controle de sinais de trânsito multiagente
- Desenvolvimento de IA para jogos competitivos
- Simulações de alocação distribuída de recursos
- Treinamento paralelo de veículos autônomos
FAQs sobre Scalable MADDPG
Informações da Empresa Scalable MADDPG
- livey
Avaliações de Scalable MADDPG
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de Scalable MADDPG?
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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