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：
1.5M
14.58% Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
1.2K
54.15% Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
2.3K
73.24% Быстро организуйте групповые мероприятия с помощью Groupflows.
325.8K
27.42% Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
937
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
44.0K
11.03% Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
1.4K
55.44% 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.
6.8K
63.82% Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
77.6K
18.77% это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
30.8K
21.51% Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
719
36.79% AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
--
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
1.2K
100.00% Революционный ИИ, который видит, слышит и общается в реальном времени.
17.9K
41.82% Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
413
100.00% Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
--
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
37.2K
68.25% OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
594
100.00% Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
8.6K
37.99% 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.
381.3K
19.05% Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
--
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.
245.5K
32.47% 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.
69.6K
13.79% SharkFoto — это универсальная платформа с поддержкой ИИ для эффективного создания и редактирования видео, изображений и музыки.
--
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.
36
100.00% SoccerAgent использует многопроцессное обучение с подкреплением для обучения AI-игроков для реалистичных футбольных симуляций и оптимизации стратегии.
4.6K
52.89% Легко создавайте персонализированные песни для любых случаев.
4.0M
19.51% 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.
3.8M
9.01% Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
--
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.
75.7K
13.39% 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.
902.4M
20.69% 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.
1.1M
62.06% Qoder — это помощник по кодированию с искусственным интеллектом, автоматизирующий планирование, кодирование и тестирование программных проектов.