抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
最近,強化学習(RL)は,学術および産業分野の両方で活発に研究されている。しかし,研究者や学生がRLを研究するのを望む少数のRLフレームワークのみが存在する。応答において,筆者らはオープンソースRLフレームワーク「Yours(JORLDY)開発のためのJoin Reinforcement Learningフレームワーク」を提案する。JORLDYは,Pytochで実装された20以上の広く使われているRLアルゴリズムを提供する。また,JORLDYは,OpenAI gym,Unity ML-Agents,Mujoco,Super Mario BrosおよびProcgenを含む複数のRL環境をサポートする。さらに,エージェント,ネットワーク,環境などのアルゴリズムコンポーネントは自由にカスタマイズされ,ユーザはアルゴリズムコンポーネントを容易に修正し,適用することができる。JORLDYは様々なRL研究を支持し,RLの分野をさらに進歩させることが期待される。JORLDYのソースコードを次のGithub:https://github.com/kakaoenterprise/JORLDYに提供した。【JST・京大機械翻訳】