HFO_DQN объединяет Python и TensorFlow, чтобы предоставить полный поток для обучения футбольных агентов с помощью Deep Q-Networks. Пользователи могут клонировать репозиторий, установить зависимости, включая симулятор HFO и библиотеки Python, и настроить параметры обучения в YAML-файлах. Этот фреймворк реализует повторный опыт, обновления целевых сетей, ε-жадное исследование и формирование наград, адаптированные для области полуценра. Включает сценарии для обучения агентов, логирование производительности, оценочные матчи и визуализацию результатов. Его модульная структура позволяет интегрировать собственные архитектуры нейронных сетей, альтернативные алгоритмы RL и стратегии координации нескольких агентов. Выходные данные включают обученные модели, метрики производительности и визуализации поведения, способствуя исследованиям в области обучения с подкреплением и многопользовательских систем.

Shumai — это poderosa библиотека тензоров, предназначенная для JavaScript и TypeScript, созданная Facebook Research (FAIR). Эта библиотека выделяется высоким уровнем производительности, сетевым подключением и дифференцируемыми возможностями. Созданная с помощью Bun и Flashlight, она позволяет разработчикам бесшовно интегрировать функции глубокого и машинного обучения в веб-приложения. Она поддерживает функции, такие как вычисления на GPU, что делает ее идеальной для сложных научных вычислений и обучения моделей. Shumai нацелена на то, чтобы предоставить надежную среду для разработки продвинутых моделей машинного обучения в экосистеме TypeScript.