icon
Categorias de Ferramentas de IA Agentes de IA MCP Ranking Enviar e Publicitar
Entrar

Ferramentas RL research para todas as ocasiões

Obtenha soluções RL research flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

RL research

  • Vanilla Agents

    Vanilla Agents fornece implementações prontas para usar de agentes RL DQN, PPO e A2C com pipelines de treinamento personalizáveis.
    0
    0
    O que é Vanilla Agents?
    Vanilla Agents é uma estrutura leve baseada em PyTorch que fornece implementações modulares e extensíveis de agentes de reforço fundamentais. Suporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO e A2C, com wrappers de ambiente plugáveis compatíveis com OpenAI Gym. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, registrar métricas de treinamento, salvar pontos de verificação e visualizar curvas de aprendizagem. A base de código é organizada para clareza, tornando-a ideal para prototipagem de pesquisa, uso educacional e benchmarking de novas ideias em RL.
    Recursos Principais do Vanilla Agents
    • Implementações de DQN e Double DQN
    • Agentes de política de gradiente PPO e A2C
    • Wrappers de ambiente do OpenAI Gym
    • Hiperparâmetros configuráveis
    • Suporte a registro e TensorBoard
    • Salvamento e carregamento de checkpoints do modelo

  • MADDPG-Keras

    Uma implementação baseada em Keras do Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient para aprendizado por reforço multiagente cooperativo e competitivo.
    0
    0
    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.
Em Destaque