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.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.

Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.