論文の概要: Review, Analysis and Design of a Comprehensive Deep Reinforcement Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11883v2
• Date: Tue, 23 Feb 2021 12:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:06:47.460096
• Title: Review, Analysis and Design of a Comprehensive Deep Reinforcement Learning Framework
• Title（参考訳）: 総合的な深層強化学習フレームワークのレビュー・分析・設計
• Authors: Ngoc Duy Nguyen, Thanh Thi Nguyen, Hai Nguyen, Doug Creighton, Saeid Nahavandi
• Abstract要約: 本稿では,コネクテッド・ザ・ドット・ディープ・RLアーキテクチャの設計において重要な役割を果たす包括的ソフトウェア・フレームワークを提案する。 我々は、柔軟性、堅牢性、スケーラビリティを厳格に保証する、深いRLベースのソフトウェアフレームワークを設計、開発しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.527722484694189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of deep learning to reinforcement learning (RL) has enabled RL to perform efficiently in high-dimensional environments. Deep RL methods have been applied to solve many complex real-world problems in recent years. However, development of a deep RL-based system is challenging because of various issues such as the selection of a suitable deep RL algorithm, its network configuration, training time, training methods, and so on. This paper proposes a comprehensive software framework that not only plays a vital role in designing a connect-the-dots deep RL architecture but also provides a guideline to develop a realistic RL application in a short time span. We have designed and developed a deep RL-based software framework that strictly ensures flexibility, robustness, and scalability. By inheriting the proposed architecture, software managers can foresee any challenges when designing a deep RL-based system. As a result, they can expedite the design process and actively control every stage of software development, which is especially critical in agile development environments. To enforce generalization, the proposed architecture does not depend on a specific RL algorithm, a network configuration, the number of agents, or the type of agents. Using our framework, software developers can develop and integrate new RL algorithms or new types of agents, and can flexibly change network configuration or the number of agents.
• Abstract（参考訳）: 深層学習と強化学習(RL)の統合により,RLは高次元環境下で効率的に動作できるようになった。 近年、複雑な実世界の問題を解決するために深いrl法が適用されている。 しかし、適切な深部RLアルゴリズムの選択、ネットワーク構成、トレーニング時間、トレーニング方法など、様々な問題により、深部RLベースのシステムの開発は困難である。 本稿では,コネクテッド・ザ・ドット・ディープRLアーキテクチャの設計において重要な役割を果たすだけでなく,リアルタイムRLアプリケーションを短時間で開発するためのガイドラインを提供する包括的ソフトウェアフレームワークを提案する。 我々は、柔軟性、堅牢性、スケーラビリティを厳密に保証する深いRLベースのソフトウェアフレームワークを設計、開発しました。 提案されたアーキテクチャを継承することで、ソフトウェアマネージャは、深いRLベースのシステムを設計する際の課題を予測できる。 結果として、設計プロセスの迅速化と、特にアジャイル開発環境において重要なソフトウェア開発のすべてのステージを積極的にコントロールすることが可能になります。 一般化を実現するために提案されたアーキテクチャは、特定のrlアルゴリズム、ネットワーク構成、エージェント数、エージェントの種類に依存しない。 このフレームワークを使用すると、ソフトウェア開発者は新しいrlアルゴリズムや新しい種類のエージェントを開発し統合でき、ネットワーク構成やエージェントの数を柔軟に変更することができます。

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