以通过将模型与
Posted: Wed Jun 18, 2025 8:37 am
借助全新改进的模型指标，您可“增益”图表中的“无模型”或“理论上完美的模型”进行比较来分析其性能。此外，我们还添加了预测值与实际值对比图和新的残差图，以便您更好地理解模型。所有回归模型均可使用预测值与实际值对比图。
混淆矩阵现在更容易解释，因为它显示了结果变量中两个类的标签。这样就无需记住什么是正，什么是负了。
您可以在下面看到模型评估功能的最新增强功能。探索预测销售机会成功概率的二元分类模型，以及预测门店每日销售量的回归模型。简而言之： 深度强化学习 (RL) 是一种用于训练 AI 代理的强大学习框架，但由于需要与环境模拟反复交互，因此速度可能较慢。我们最初的WarpDrive可在 NVIDIA GPU 上加速多代理深度强化学习，与其他 CPU+GPU 多代理模拟实现相比，速度提升了 10 到 100 倍。然而，用户必须使用 NVIDIA CUDA 编写模拟环境，这需要具备 C 语言编程和调试技能。解决方案：我们最新发布的 WarpDrive v2 支持在 Numba（NumPy 的直接替代品）中运行模拟。用户现在可以使用更高级的编码进行快速原型设计，从而更快地实现模拟，并可以灵活地使用 CUDA 获得最高性能。
多智能体系统，尤其是具有多个交互AI智能体的系统，是AI研究和应用的前沿领域。它们是解 电报筛查 决经济学、自动驾驶汽车、机器人技术以及其他诸多领域诸多工程和科学挑战的关键。
深度强化学习 (RL) 是训练人工智能代理的强大学习框架。例如，深度强化学习代理已经掌握了《星际争霸》[1]，成功训练了机械臂 [2]，并有效地推荐了经济政策 [3,4]。
问题：多智能体深度强化学习实验耗时过长
多智能体深度强化学习 (MADRL) 实验可能需要数天甚至数周的时间，尤其是在需要训练大量智能体的情况下，因为 MADRL 需要反复运行多智能体模拟并训练智能体模型。这需要耗费大量时间，因为 MADRL 实现通常将基于 CPU 的模拟与 GPU 的深度学习模型相结合，而 CPU 计算的并行能力较差，加上 CPU 与 GPU 之间数据传输量巨大，这会导致许多性能瓶颈。
解决方案：WarpDrive 满足速度需求
为了加速 MADRL 的研究和工程，我们构建了 WarpDrive——一个用于在一个或多个 GPU 上进行端到端 MADRL 的开源框架。正如其受《星际迷航》启发的名称所暗示的那样，速度是 WarpDrive 的“首要指令”，而它在这方面取得了巨大的成功。
混淆矩阵现在更容易解释，因为它显示了结果变量中两个类的标签。这样就无需记住什么是正，什么是负了。
您可以在下面看到模型评估功能的最新增强功能。探索预测销售机会成功概率的二元分类模型，以及预测门店每日销售量的回归模型。简而言之： 深度强化学习 (RL) 是一种用于训练 AI 代理的强大学习框架，但由于需要与环境模拟反复交互，因此速度可能较慢。我们最初的WarpDrive可在 NVIDIA GPU 上加速多代理深度强化学习，与其他 CPU+GPU 多代理模拟实现相比，速度提升了 10 到 100 倍。然而，用户必须使用 NVIDIA CUDA 编写模拟环境，这需要具备 C 语言编程和调试技能。解决方案：我们最新发布的 WarpDrive v2 支持在 Numba（NumPy 的直接替代品）中运行模拟。用户现在可以使用更高级的编码进行快速原型设计，从而更快地实现模拟，并可以灵活地使用 CUDA 获得最高性能。
多智能体系统，尤其是具有多个交互AI智能体的系统，是AI研究和应用的前沿领域。它们是解 电报筛查 决经济学、自动驾驶汽车、机器人技术以及其他诸多领域诸多工程和科学挑战的关键。
深度强化学习 (RL) 是训练人工智能代理的强大学习框架。例如，深度强化学习代理已经掌握了《星际争霸》[1]，成功训练了机械臂 [2]，并有效地推荐了经济政策 [3,4]。
问题：多智能体深度强化学习实验耗时过长
多智能体深度强化学习 (MADRL) 实验可能需要数天甚至数周的时间，尤其是在需要训练大量智能体的情况下，因为 MADRL 需要反复运行多智能体模拟并训练智能体模型。这需要耗费大量时间，因为 MADRL 实现通常将基于 CPU 的模拟与 GPU 的深度学习模型相结合，而 CPU 计算的并行能力较差，加上 CPU 与 GPU 之间数据传输量巨大，这会导致许多性能瓶颈。
解决方案：WarpDrive 满足速度需求
为了加速 MADRL 的研究和工程，我们构建了 WarpDrive——一个用于在一个或多个 GPU 上进行端到端 MADRL 的开源框架。正如其受《星际迷航》启发的名称所暗示的那样，速度是 WarpDrive 的“首要指令”，而它在这方面取得了巨大的成功。