論文の概要: MBRL-Lib: A Modular Library for Model-based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10159v1
• Date: Tue, 20 Apr 2021 17:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 13:31:29.151630
• Title: MBRL-Lib: A Modular Library for Model-based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: モデルベース強化学習のためのモジュールライブラリmbrl-lib
• Authors: Luis Pineda, Brandon Amos, Amy Zhang, Nathan O. Lambert, Roberto Calandra
• Abstract要約: PyTorchに基づく継続的ステートアクション空間におけるモデルベースの強化学習のための機械学習ライブラリであるMBRL-Libを紹介した。 研究者の双方にとって、新しいアルゴリズムを簡単に開発、デバッグ、比較し、専門家でないユーザーと組み合わせて、最先端のアルゴリズムのデプロイのエントリーバーを低くするプラットフォームとして設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.467075854633213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model-based reinforcement learning is a compelling framework for data-efficient learning of agents that interact with the world. This family of algorithms has many subcomponents that need to be carefully selected and tuned. As a result the entry-bar for researchers to approach the field and to deploy it in real-world tasks can be daunting. In this paper, we present MBRL-Lib -- a machine learning library for model-based reinforcement learning in continuous state-action spaces based on PyTorch. MBRL-Lib is designed as a platform for both researchers, to easily develop, debug and compare new algorithms, and non-expert user, to lower the entry-bar of deploying state-of-the-art algorithms. MBRL-Lib is open-source at https://github.com/facebookresearch/mbrl-lib.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく強化学習は、世界と相互作用するエージェントのデータ効率の学習のための魅力的なフレームワークである。 このアルゴリズムの族には多くのサブコンポーネントがあり、慎重に選択し調整する必要がある。 その結果、研究者が現場に接近し、それを現実世界のタスクに展開するためのエントリーバーは、大変なことになる。 本稿では,PyTorch に基づく連続状態行動空間におけるモデルベース強化学習のための機械学習ライブラリ MBRL-Lib を提案する。 MBRL-Libは、新しいアルゴリズムを開発し、デバッグし、非専門家のユーザーと比較し、最先端のアルゴリズムをデプロイするエントリバーを低くするために、両方の研究者のためのプラットフォームとして設計されている。 MBRL-Libはhttps://github.com/facebookresearch/mbrl-libでオープンソース公開されている。

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