JORLDY:強化学習のための完全にカスタマイズ可能なオープンソースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Min Kyushik; Lee Hyunho; Shin Kwansu; Lee Taehak; Lee Hojoon; Choi Jinwon; Son Sungho

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205339042344 整理番号：22P0329314

JORLDY:強化学習のための完全にカスタマイズ可能なオープンソースフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

JORLDY: a fully customizable open source framework for reinforcement learning

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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】

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