MADDPG-Keras 是一個開源的 Python 庫，利用 Keras 和 TensorFlow 實現了多智能體深度確定性策略梯度算法。它提供可配置的環境、訓練腳本和工具，用於開發和評估合作與競爭的多智能體增強學習場景。
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MADDPG-Keras
MADDPG-Keras 是一個開源的 Python 庫，利用 Keras 和 TensorFlow 實現了多智能體深度確定性策略梯度算法。它提供可配置的環境、訓練腳本和工具，用於開發和評估合作與競爭的多智能體增強學習場景。
精選
MADDPG-Keras 是什麼？
MADDPG-Keras 通過在 Keras 中實現 MADDPG 算法，為多智能體強化學習研究提供完整框架。它支持連續動作空間、多個智能體和標準的 OpenAI Gym 環境。研究人員和開發者可以配置神經網絡結構、訓練超參數和獎勵函數，並通過內建的日誌和模型檢查點加速策略學習與基準測試。
誰會使用 MADDPG-Keras？
- 增強學習研究人員
- 機器學習工程師
- AI 學生與教育者
- 多智能體系統開發者
如何使用 MADDPG-Keras？
- 步驟 1：從 GitHub 搭克存放庫：git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
- 步驟 2：導航到專案資料夾：cd maddpg-keras
- 步驟 3：安裝相依套件：pip install -r requirements.txt
- 步驟 4：在 config.py 中或透過命令列設定環境與超參數
- 步驟 5：執行訓練腳本：python main.py --env <環境名稱> --num_agents <數量>
- 步驟 6：監控訓練輸出，在 logs/ 資料夾查看日誌和模型檢查點
平台
- mac
- windows
- linux
MADDPG-Keras 的核心特徵與益處
主要功能
- Keras 和 TensorFlow 實現的 MADDPG
- 支援連續動作空間
- 可配置的多智能體 Gym 環境
- 日誌記錄、TensorBoard 整合及模型檢查點
- 可自訂的神經網絡結構
優點
- 加速多智能體强化學習實驗設置
- 易於擴展與配置的程式碼庫
- 內建實驗追蹤與視覺化
- 利用 GPU 加速以提速訓練
- 開源且由社群推動
MADDPG-Keras 的主要使用案例與應用
- 多智能體的合作導航
- 捕食者-獵物追蹤與閃避場景
- 分散系統的資源配置
- 自動駕駛車輛協調
- 多機器人任務分配與合作
MADDPG-Keras 的常見問答
MADDPG-Keras 公司信息
- pr-shukla
MADDPG-Keras 評論
5/5
MADDPG-Keras 的主要競爭對手和替代方案？
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- PyMARL
- MAVA
- Stable Baselines3