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Ferramentas Unity ML-Agents para todas as ocasiões

Obtenha soluções Unity ML-Agents flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

Unity ML-Agents

  • Multi-Agent Reinforcement Learning

    Uma estrutura de código aberto para treinar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente cooperativos e competitivos em ambientes diversos.
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    O que é Multi-Agent Reinforcement Learning?
    A biblioteca de Aprendizado por Reforço Multiagente de alaamoheb é uma ferramenta abrangente de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento, treinamento e avaliação de múltiplos agentes atuando em ambientes compartilhados. Inclui implementações modulares de algoritmos baseados em valor e política, como DQN, PPO, MADDPG e outros. O repositório suporta integração com OpenAI Gym, Unity ML-Agents e o StarCraft Multi-Agent Challenge, permitindo experimentações em cenários de pesquisa e do mundo real. Com configurações de experimentos baseadas em YAML, utilitários de log e ferramentas de visualização, comunicadores podem monitorar curvas de aprendizado, ajustar hiperparâmetros e comparar algoritmos diversos. Essa estrutura acelera experimentações em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando pesquisas reprodutíveis e benchmarks.

  • Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents

    Implementa aprendizado por reforço multiagente DDPG descentralizado usando PyTorch e Unity ML-Agents para treinamento de agentes colaborativos.
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    O que é Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents?
    Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.
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