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Ferramentas visualisation de l'entraînement para todas as ocasiões

Obtenha soluções visualisation de l'entraînement flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

visualisation de l'entraînement

  • 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

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto para controle cooperativo de veículos autônomos em cenários de tráfego.
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    O que é AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura de código aberto projetada para treinar e implantar políticas de aprendizado por reforço multiagente cooperativo (MARL) para tarefas de condução autônoma. Ela integra simuladores realistas para modelar cenários de tráfego como interseções, formação de comboios em rodovias e fusões. A estrutura implementa treinamento centralizado com execução descentralizada, permitindo que veículos aprendam políticas compartilhadas que maximizam a eficiência e segurança do tráfego. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente, escolher algoritmos MARL de base, visualizar o progresso do treinamento e comparar o desempenho da coordenação dos agentes.

  • PommerLearn

    Uma estrutura de RL que oferece ferramentas de treinamento e avaliação do PPO, DQN para desenvolver agentes competitivos no jogo Pommerman.
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    O que é PommerLearn?
    PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.
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