Решения 알고리즘 벤치마크 для эффективности

Откройте надежные и мощные 알고리즘 벤치마크 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

알고리즘 벤치마크

  • Многозадачная среда обучения с подкреплением, совместимая с Gym, предлагающая настраиваемые сценарии, награды и взаимодействие агентов.
    0
    0
    Что такое DeepMind MAS Environment?
    DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.
    Основные функции DeepMind MAS Environment
    • API, совместимый с OpenAI Gym
    • Поддержка мультиагентов с настраиваемыми размерами команд
    • Настраиваемые пространства наблюдений и действий
    • Гибкая конфигурация функций наград
    • Каналы коммуникации между агентами
    • Генератор сценариев с кооперативными и соревновательными режимами
    • Инструменты отображения и логирования
Рекомендуемые