icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные integración con TensorBoard решения

Используйте integración con TensorBoard инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

integración con TensorBoard

  • Mava

    Mava — это открытая многопользовательская платформа обучения с подкреплением, разработанная InstaDeep, предлагающая модульное обучение и распределенную поддержку.
    0
    0
    Что такое Mava?
    Mava — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAX, для разработки, обучения и оценки систем обучения с подкреплением с несколькими агентами. Предлагает готовые реализации кооперативных и соревновательных алгоритмов, таких как MAPPO и MADDPG, а также настраиваемые циклы обучения, поддерживающие однопроходные и распределенные рабочие процессы. Исследователи могут импортировать окружения из PettingZoo или определять собственные окружения и использовать модульные компоненты Mava для оптимизации политики, управления буферами повторного воспроизведения и логирования метрик. Гибкая архитектура платформы позволяет легко интегрировать новые алгоритмы, собственные пространства наблюдений и структуры вознаграждений. Используя возможности автолевализации и аппаратного ускорения JAX, Mava обеспечивает эффективные крупномасштабные эксперименты и воспроизводимое сравнение в различных сценариях многопользовательской работы.
    Основные функции Mava
    • Открытые алгоритмы многопользовательского обучения с подкреплением на базе JAX
    • Модульные пайплайны для обучения и оценки
    • Поддержка PettingZoo и пользовательских окружений
    • Распределенное обучение на нескольких устройствах
    • Интегрированное логирование и визуализация с TensorBoard

  • Multi-Agent Reinforcement Learning

    Открытая платформа для обучения и оценки кооперативных и соревновательных многопро Agentных методов обучения с подкреплением в различных средах.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Reinforcement Learning?
    Многопро Agentное обучение с подкреплением от alaamoheb — это комплексная открытая библиотека, предназначенная для облегчения разработки, обучения и оценки нескольких агентов, действующих в общих средах. В ней реализованы модульные алгоритмы, основанные на ценности и политике, такие как DQN, PPO, MADDPG и другие. Репозиторий поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, Unity ML-Agents и StarCraft Multi-Agent Challenge, позволяя экспериментировать как в исследовательских, так и в реалистичных сценариях. Благодаря настраиваемым YAML-экспериментальным настройкам, утилитам логирования и инструментам визуализации, специалисты могут отслеживать кривые обучения, подбирать гиперпараметры и сравнивать разные алгоритмы. Этот фреймворк ускоряет эксперименты в кооперативных, соревновательных и смешанных многопро Agentных задачах, облегчая воспроизводимость исследований и бенчмаркинг.

  • RL Shooter

    RL Shooter обеспечивает настраиваемую среду обучения с укрепленным обучением на базе Doom, которая позволяет обучать ИИ-агентов навигации и стрельбы по мишеням.
    0
    0
    Что такое RL Shooter?
    RL Shooter — это фреймворк на Python, который интегрирует ViZDoom с API OpenAI Gym для создания гибкой среды обучения с укрепленным обучением для игр FPS. Пользователи могут определять пользовательские сценарии, карты и структуры вознаграждений для обучения агентов навигации, обнаружения целей и стрельбы. Благодаря настраиваемым кадрам наблюдения, пространствам действий и системам логирования, он поддерживает популярные библиотеки глубокого обучения с укрепленным обучением, такие как Stable Baselines и RLlib, обеспечивая отслеживание производительности и воспроизводимость экспериментов.
Рекомендуемые