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並行訓練

  • 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.
    Recursos Principais do Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents
    • Implementação descentralizada de DDPG multiagente
    • Integração com Unity ML-Agents
    • Hiperparâmetros e funções de recompensa personalizáveis
    • Registro e visualização no TensorBoard
    • Cenas Unity de exemplo para tarefas colaborativas

  • MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw

    Um framework de aprendizado por reforço multiagente de código aberto que permite controle de nível bruto e coordenação de agentes em StarCraft II via PySC2.
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    O que é MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw oferece um kit completo para desenvolver, treinar e avaliar múltiplos agentes de IA em StarCraft II. Ele expõe controles de baixo nível para movimento de unidades, ataque e habilidades, enquanto permite uma configuração flexível de recompensas e cenários. Os usuários podem facilmente inserir arquiteturas de redes neurais personalizadas, definir estratégias de coordenação em equipe e registrar métricas. Construído sobre o PySC2, suporta treinamento paralelo, pontos de verificação e visualização, tornando-o ideal para avançar na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente cooperativo e adversarial.

  • Scalable MADDPG

    MADDPG escalável é uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto que implementa o política determinística profunda para múltiplos agentes.
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    O que é Scalable MADDPG?
    MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.
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