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DQN演算法
高評分DQN演算法工具
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DQN演算法
CrewAI-Learning
CrewAI-Learning實現了具有可定制環境和內建訓練工具的協作多智能體強化學習。
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CrewAI-Learning 是什麼?
CrewAI-Learning是一個開源庫,旨在簡化多智能體強化學習的項目。它提供環境結構、模組化智能體定義、可定制的回饋函數,以及適用於協作任務的內建算法如DQN、PPO和A3C。用戶可以定義場景、管理訓練迴圈、記錄度量並視覺化結果。框架支持動態配置智能體團隊和回饋共享策略,使其在多領域中便於原型設計、評估和優化合作AI解決方案。
CrewAI-Learning 核心功能
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
一個提供 DQN、PPO 和 A2C 代理人,用於在 PettingZoo 遊戲中進行多智能體強化學習的 GitHub 倉庫。
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Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 是什麼?
PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫,提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法,用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄,以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標,以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 核心功能
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