論文の概要: MushroomRL: Simplifying Reinforcement Learning Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01102v2
• Date: Thu, 9 Jan 2020 15:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:29:14.775181
• Title: MushroomRL: Simplifying Reinforcement Learning Research
• Title（参考訳）: MushroomRL:強化学習研究の簡易化
• Authors: Carlo D'Eramo, Davide Tateo, Andrea Bonarini, Marcello Restelli and Jan Peters
• Abstract要約: MushroomRLはオープンソースのPythonライブラリで、強化学習(RL)実験の実装と実行を簡単にするために開発された。 他の利用可能なライブラリと比較して、MushroomRLは、新しいRL方法論の実装とテストの労力を最小限に抑えるために、包括的で柔軟なフレームワークを提供することを目的として作られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.70556446270147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MushroomRL is an open-source Python library developed to simplify the process of implementing and running Reinforcement Learning (RL) experiments. Compared to other available libraries, MushroomRL has been created with the purpose of providing a comprehensive and flexible framework to minimize the effort in implementing and testing novel RL methodologies. Indeed, the architecture of MushroomRL is built in such a way that every component of an RL problem is already provided, and most of the time users can only focus on the implementation of their own algorithms and experiments. The result is a library from which RL researchers can significantly benefit in the critical phase of the empirical analysis of their works. MushroomRL stable code, tutorials and documentation can be found at https://github.com/MushroomRL/mushroom-rl.
• Abstract（参考訳）: MushroomRLはオープンソースのPythonライブラリで、強化学習(RL)実験の実装と実行を簡単にするために開発された。 他の利用可能なライブラリと比較して、MushroomRLは、新しいRL方法論の実装とテストの労力を最小限に抑えるために、包括的で柔軟なフレームワークを提供することを目的として作られた。 実際、MushroomRLのアーキテクチャは、RL問題のすべてのコンポーネントがすでに提供されている方法で構築されており、ほとんどの場合、ユーザは独自のアルゴリズムや実験の実装にのみ集中することができる。 その結果、rl研究者は、彼らの作品の実証的分析の臨界段階において著しく恩恵を受けることができるライブラリーとなった。 MushroomRLの安定的なコード、チュートリアル、ドキュメントはhttps://github.com/MushroomRL/mushroom-rlで見ることができる。

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