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

Решения Visualización de Entrenamiento для эффективности

Откройте надежные и мощные Visualización de Entrenamiento инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

Visualización de Entrenamiento

  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    Репозиторий GitHub, предоставляющий агентов DQN, PPO и A2C для обучения многопользовательскому обучению с подкреплением в играх PettingZoo.
    0
    0
    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.
    Основные функции Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
    • Реализации агентов DQN, PPO и A2C
    • Стандартизированные скрипты обучения и оценки
    • Настраиваемые гиперпараметры
    • Интегрированное логирование в TensorBoard
    • Поддержка соревновательных и кооперативных многопользовательских игр

  • PommerLearn

    Объемная RL-рамочная база, предлагающая инструменты обучения и оценки PPO, DQN для разработки сопернических агентов в игре Pommerman.
    0
    0
    Что такое PommerLearn?
    PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.
Рекомендуемые