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Ferramentas DQN演算法 para otimizar seu trabalho

Use soluções DQN演算法 que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

DQN演算法

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning permite aprendizagem colaborativa multiagente com ambientes personalizáveis e utilitários de treino integrados.
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    O que é CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning é uma biblioteca de código aberto projetada para agilizar projetos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece estruturas de ambiente, definições modulares de agentes, funções de recompensa personalizáveis e um conjunto de algoritmos embutidos como DQN, PPO e A3C adaptados para tarefas colaborativas. Usuários podem definir cenários, gerenciar ciclos de treino, registrar métricas e visualizar resultados. O framework suporta configuração dinâmica de equipes de agentes e estratégias de compartilhamento de recompensas, facilitando o prototipagem, avaliação e otimização de soluções de IA cooperativa em várias áreas.
    Recursos Principais do CrewAI-Learning
    • Estrutura de ambiente multiagente
    • Definições modulares de agentes e políticas
    • Mecanismos personalizáveis de compartilhamento de recompensas
    • Algoritmos RL integrados (DQN, PPO, A3C)
    • Modelos de cenário e configurações dinâmicas
    • Gestão do ciclo de treino e callbacks
    • Registro de desempenho e visualização

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Um repositório do GitHub que fornece agentes DQN, PPO e A2C para treinamento de aprendizado por reforço multiagente nos jogos PettingZoo.
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    O que é Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.
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