MARL-Algorithms
Implementazioni di IQL, QMIX, VDN, COMA, QTRAN, MAVEN, CommNet, DyMA-CL e G2ANet su SMAC, lo scenario di micromanagement decentralizzato di StarCraft II
Implementa e testa vari algoritmi di apprendimento per rinforzo multi-agente in uno scenario di gioco.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiImplementazioni di IQL, QMIX, VDN, COMA, QTRAN, MAVEN, CommNet, DyMA-CL e G2ANet su SMAC, lo scenario di micromanagement decentralizzato di StarCraft II
MARL-Algorithms ha 1.8k stelle su GitHub. È stato forkato 304 volte. MARL-Algorithms è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2019. I suoi temi principali sono: deep-reinforcement-learning, multi-agent-reinforcement-learning, reinforcement-learning.
Che cos'è MARL-Algorithms?
Implementazioni di IQL, QMIX, VDN, COMA, QTRAN, MAVEN, CommNet, DyMA-CL e G2ANet su SMAC, lo scenario di micromanagement decentralizzato di StarCraft II
MARL-Algorithms è open source?
MARL-Algorithms è un progetto open source.
MARL-Algorithms è gratuito?
Sì. MARL-Algorithms è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
In quale linguaggio è scritto MARL-Algorithms?
MARL-Algorithms è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/starry-sky6688-marl-algorithms.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.