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Ferramentas intégration de tensorboard para todas as ocasiões

Obtenha soluções intégration de tensorboard flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

intégration de tensorboard

  • 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.

  • MADDPG-Keras

    Uma implementação baseada em Keras do Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient para aprendizado por reforço multiagente cooperativo e competitivo.
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    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.

  • MAGAIL

    MAGAIL permite que múltiplos agentes imitem demonstrações de especialistas por meio de treinamento adversarial generativo, facilitando a aprendizagem de políticas multi-agente flexíveis.
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    O que é MAGAIL?
    MAGAIL implementa uma extensão multi-agente da Aprendizagem por Imitation Adversarial Generativa, permitindo que grupos de agentes aprendam comportamentos coordenados a partir de demonstrações de especialistas. Construída em Python com suporte para PyTorch (ou variantes do TensorFlow), MAGAIL consiste em módulos de política (gerador) e discriminador que são treinados em um ciclo adversarial. Os agentes geram trajetórias em ambientes como OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que o discriminador avalia quanto à autenticidade em relação aos dados de especialistas. Através de atualizações iterativas, as redes de políticas convergem para estratégias semelhantes às dos especialistas sem funções de recompensa explícitas. O design modular do MAGAIL permite personalizar arquiteturas de rede, ingestão de dados de especialistas, integração com ambientes e hiperparâmetros de treinamento. Além disso, registros integrados e visualização no TensorBoard facilitam o monitoramento e análise do progresso e desempenho do aprendizado multi-agente.
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