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Ferramentas Model Benchmarking para otimizar seu trabalho

Use soluções Model Benchmarking que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

Model Benchmarking

  • 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.
    Recursos Principais do Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
    • Implementações de agentes DQN, PPO e A2C
    • Scripts padronizados de treinamento e avaliação
    • Hiperparâmetros configuráveis
    • Registro integrado no TensorBoard
    • Suporte para jogos multiagente competitivos e cooperativos
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