Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
0 ОтзывыЭтот проект с открытым исходным кодом предоставляет реализации агентов DQN, PPO и A2C для многопользовательских сред PettingZoo. Включает циклы обучения, скрипты оценки, логирование через TensorBoard и настройки гиперпараметров для ускорения экспериментов и бенчмаркинга в различных играх PettingZoo.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
Игры
#усиленное обучение
#мультиагентные системы
#PettingZoo
#алгоритм DQN
#алгоритм PPO
#Алгоритм A2C
#Инструменты Машинного Обучения
#Скрипты Обучения ИИ
#ИИ в играх
#Бenchmarking Моделей
#интеграция с TensorBoard
#Конфигурируемые Параметры
#Кооперативные Игры
#соревновательные игры
#визуализация обучения
#воспроизводимые исследования
#экспериментальные фреймворки
#библиотеки Python
#Экспериментирование ИИ
#Агенты Усиленного Обучения
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Этот проект с открытым исходным кодом предоставляет реализации агентов DQN, PPO и A2C для многопользовательских сред PettingZoo. Включает циклы обучения, скрипты оценки, логирование через TensorBoard и настройки гиперпараметров для ускорения экспериментов и бенчмаркинга в различных играх PettingZoo.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
Игры
#усиленное обучение
#мультиагентные системы
#PettingZoo
#алгоритм DQN
#алгоритм PPO
#Алгоритм A2C
#Инструменты Машинного Обучения
#Скрипты Обучения ИИ
#ИИ в играх
#Бenchmarking Моделей
#интеграция с TensorBoard
#Конфигурируемые Параметры
#Кооперативные Игры
#соревновательные игры
#визуализация обучения
#воспроизводимые исследования
#экспериментальные фреймворки
#библиотеки Python
#Экспериментирование ИИ
#Агенты Усиленного Обучения
...
Рекомендуемые
Что такое Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
Ребята RL-агенты для PettingZoo — это библиотека на Python, обеспечивающая готовые алгоритмы DQN, PPO и A2C для многопользовательского обучения с подкреплением в средах PettingZoo. Включает стандартизированные скрипты обучения и оценки, настраиваемые гиперпараметры, встроенное логирование в TensorBoard и поддержку как соревновательных, так и кооперативных игр. Исследователи и разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать параметры среды и алгоритмов, запускать тренировки и визуализировать метрики для быстрой разработки и сравнения своих экспериментов по многопользовательскому RL.
Кто будет использовать Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
- Исследователи обучения с подкреплением
- Разработчики многопользовательского ИИ
- Студенты магистратуры в области ИИ/МЛ
- Инженеры игрового ИИ
- Данные-ученые, изучающие RL
Как использовать Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости: pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Выберите среду PettingZoo и алгоритм в конфигурационных файлах.
- Шаг 4: Запустите обучение: python train.py --env
--algo - Шаг 5: Следите за метриками через TensorBoard.
- Шаг 6: Оцените сохраненные модели: python evaluate.py --model <путь_к_чекпойнту>.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Основные функции
- Реализации агентов DQN, PPO и A2C
- Стандартизированные скрипты обучения и оценки
- Настраиваемые гиперпараметры
- Интегрированное логирование в TensorBoard
- Поддержка соревновательных и кооперативных многопользовательских игр
Преимущества
- Ускоряет эксперименты с многопользовательским RL
- Облегчает бенчмаркинг в средах PettingZoo
- Воспроизводимые рабочие процессы обучения
- Модульная структура кода для расширения
- Встроенная визуализация метрик обучения
Основные Сценарии Использования и Приложения Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Бенчмаркинг новых многопользовательских алгоритмов RL
- Образовательные демонстрации тренировочных процессов RL
- Прототипирование игровых ИИ-бихевиоров
- Сравнительные исследования по эффективности алгоритмов RL
- Быстрая итерация конфигураций среды и агента
Часто Задаваемые Вопросы о Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Информация о Компании Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Hubert Szydlowski
Обзоры Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- OpenAI Baselines
- Tianshou
- Dopamine
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
AGM: AI Game Maker позволяет бесшовную разработку игр с поддержкой ИИ.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
Открытый агент обучения с подкреплением, использующий PPO для обучения и игры в StarCraft II через среду PySC2 от DeepMind.
Открытая платформа для реализации и оценки стратегий многопротокольного ИИ в классической игре Pacman.
BomberManAI — это агент ИИ на базе Python, который самостоятельно ориентируется и борется в средах игры Bomberman, используя поисковые алгоритмы.
SoccerAgent использует многопроцессное обучение с подкреплением для обучения AI-игроков для реалистичных футбольных симуляций и оптимизации стратегии.
Эффективно создавайте реалистичных 3D-цифровых людей с помощью MetaHuman Creator.
Мастер подземелий на базе ИИ, использующий LLM для генерации динамических повествований, квестов и столкновений в реальном времени.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Открытая платформа с несколькими агентами для обучения с подкреплением, позволяющая управлять агентами на уровне команды и взаимодействовать в StarCraft II через PySC2.
Открытый агент RL для дуэлей Yu-Gi-Oh, предоставляющий моделирование среды, обучение политики и оптимизацию стратегии.
PyGame Learning Environment предоставляет коллекцию RL-сред для обучения и оценки AI-агентов в классических играх на базе Pygame.
BotPlayers — это открытая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая создавать, тестировать и развертывать агентов для игр с поддержкой обучения с подкреплением.
Gomoku Battle — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать, тестировать и состязаться с ИИ-агентами в игре Гомоку.
Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
FemaleSwitch — это игра с искусственным интеллектом, которая улучшает опыт женских персонажей.
Искусственный интеллект-агент, который играет в Pentago Swap, оценивая состояние доски и выбирая оптимальные ходы с помощью алгоритма Монте-Карло Tree Search.
Samsung Ballie - это мобильный ИИ помощник, который следит за вашей домом и взаимодействует с ним.
AIpacman — это фреймворк на Python, предоставляющий поисковых, adversarial и методов обучения с подкреплением агентов для освоения игры Pac-Man.
Qoder — это помощник по кодированию с искусственным интеллектом, автоматизирующий планирование, кодирование и тестирование программных проектов.