Learning-to-Communicate-PyTorch是一個開源的PyTorch實作，訓練發送者與接收者代理以開發通信協議。它支援參照遊戲與導航任務，提供模組化代碼以整合自訂環境並促進新興多代理通信的可再現研究。
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Learning-to-Communicate-PyTorch
Learning-to-Communicate-PyTorch是一個開源的PyTorch實作，訓練發送者與接收者代理以開發通信協議。它支援參照遊戲與導航任務，提供模組化代碼以整合自訂環境並促進新興多代理通信的可再現研究。
精選
Learning-to-Communicate-PyTorch 是什麼？
此儲存庫利用PyTorch實作多代理增強學習中的新興通信。使用者可配置發送與接收神經網路來進行參照遊戲或合作導航，促使代理建立離散或連續的通信通道。提供訓練、評估與視覺化的腳本，以及用於環境建立、訊息編碼與解碼的工具。研究人員可加入自訂任務、修改網路架構，並分析協議效率，加速新興代理通信的實驗。
誰會使用 Learning-to-Communicate-PyTorch？
- 多代理增強學習研究者
- 研究新興通信的AI開發者
- AI與ML碩士生
- 探索代理協調的學術實驗室
如何使用 Learning-to-Communicate-PyTorch？
- 步驟1：克隆專案：git clone https://github.com/minqi/learning-to-communicate-pytorch.git
- 步驟2：安裝依賴：pip install -r requirements.txt
- 步驟3：在設定檔中配置任務與網路
- 步驟4：啟動訓練：python train.py --config configs/referential_game.yaml
- 步驟5：評估協議：python evaluate.py --checkpoint 路徑/到/模型
- 步驟6：使用提供的繪圖腳本進行結果與訊息視覺化
平台
- mac
- linux
Learning-to-Communicate-PyTorch 的核心特徵與益處
主要功能
- 參照通信遊戲的實作
- 支援合作導航任務
- 模組化PyTorch網路架構
- 離散與連續訊息通道
- 訓練、評估與視覺化腳本
優點
- 可再現的新興通信研究
- 易於為新任務客製化
- 明確區分發送端與接收端模組
- 開源社群貢獻
- 輕量且依賴少
Learning-to-Communicate-PyTorch 的主要使用案例與應用
- 基準測試參照遊戲中的新興協議
- 研究離散與連續通信通道的差異
- 開發自訂多代理協調任務
- 用於進階AI課程的教育用途
Learning-to-Communicate-PyTorch 的常見問答
Learning-to-Communicate-PyTorch 公司信息
Learning-to-Communicate-PyTorch 評論
5/5
Learning-to-Communicate-PyTorch 的主要競爭對手和替代方案？
- OpenAI emergent communication codebases
- PyMARL
- MAVA
- MADDPG