2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesAgent Behavior Visualizers
Renders top-down maps, agent trajectories, and 3D scene views using off-screen rendering and matplotlib integration.
Distinct from Interactive Visualization Rendering: Distinct from Interactive Visualization Rendering: focuses on visualizing agent behavior and simulation state, not general data chart rendering.
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Awesome Agent Behavior Visualizers GitHub Repositories
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- ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
3,901GitHub पर देखेंयह PyTorch रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लाइब्रेरी है जिसे सिमुलेशन वातावरण में एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह पॉलिसी ग्रेडिएंट मेथड्स और ट्रस्ट-रीजन ऑप्टिमाइज़ेशन पर केंद्रित डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम का एक संग्रह प्रदान करती है। यह लाइब्रेरी Generative Adversarial Imitation Learning का उपयोग करके इमिटेशन लर्निंग के लिए एक फ्रेमवर्क के साथ-साथ A2C और PPO सहित पॉलिसी ग्रेडिएंट एल्गोरिदम का एक सूट लागू करती है। यह विशेष रूप से ACKTR एल्गोरिदम का एक स्केलेबल कार्यान्वयन पेश करती है, जो कुशल ट्रस्ट-रीजन ऑप्टिमाइज़ेशन को सक्षम करने के लिए क्रोनकर-फैक्टर्ड अनुमानों का उपयोग करता है। कोडबेस सिमुलेशन एकीकरण के लिए मानकीकृत वातावरण इंटरफेस, अनुभव-आधारित बैच प्रोसेसिंग, और एजेंट व्यवहार और प्रशिक्षण प्रगति को विज़ुअलाइज़ करने के लिए टूल सहित व्यापक क्षमताओं को कवर करता है।
Provides tools for rendering agent trajectories and 3D scene views in notebooks to evaluate learned policies.
Pythona2cacktractor-critic - facebookresearch/habitat-lab
facebookresearch/habitat-lab
2,848GitHub पर देखेंHabitat-Lab is an open-source platform for training and evaluating embodied AI agents in photorealistic 3D indoor environments. It functions as a high-performance 3D indoor environment simulator that supports physics-based interaction, enabling research into navigation and manipulation tasks. The platform provides a modular task-environment abstraction that separates task logic from environment simulation, using configuration-driven pipeline assembly to compose simulation and training pipelines. It includes a hierarchical sensor-actuator architecture for mixing and matching perception and act
Renders top-down maps, agent trajectories, and 3D scene views using off-screen rendering and matplotlib integration.
Pythonaicomputer-visiondeep-learning
