Решения Benchmarking agent policies для эффективности

Откройте надежные и мощные Benchmarking agent policies инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

Benchmarking agent policies

  • Открытая фреймворк на базе PyTorch, реализующий архитектуру CommNet для многопользовательского обучения с подкреплением с межагентской коммуникацией, что позволяет совместное принятие решений.
    0
    0
    Что такое CommNet?
    CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.
    Основные функции CommNet
    • Реализация архитектуры CommNet на PyTorch
    • Модуль обмена скрытыми состояниями между агентами
    • Настраиваемые слои сети и количество агентов
    • Скрипты обучения и оценки
    • Оболочки среды для OpenAI Gym
    • Утилиты логирования и контрольных точек
Рекомендуемые