論文の概要: TorchRL: A data-driven decision-making library for PyTorch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00577v2
• Date: Mon, 27 Nov 2023 15:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 15:42:48.953085
• Title: TorchRL: A data-driven decision-making library for PyTorch
• Title（参考訳）: TorchRL: PyTorch用のデータ駆動意思決定ライブラリ
• Authors: Albert Bou, Matteo Bettini, Sebastian Dittert, Vikash Kumar, Shagun Sodhani, Xiaomeng Yang, Gianni De Fabritiis, Vincent Moens
• Abstract要約: PyTorchは、プレミア機械学習フレームワークとして昇格したが、決定および制御タスクのためのネイティブで包括的なライブラリが欠如している。 我々はPyTorchの汎用制御ライブラリであるTorchRLを提案する。 ビルディングブロックの詳細な説明と、ドメインやタスクにわたるライブラリの概要について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.776851077664915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PyTorch has ascended as a premier machine learning framework, yet it lacks a native and comprehensive library for decision and control tasks suitable for large development teams dealing with complex real-world data and environments. To address this issue, we propose TorchRL, a generalistic control library for PyTorch that provides well-integrated, yet standalone components. We introduce a new and flexible PyTorch primitive, the TensorDict, which facilitates streamlined algorithm development across the many branches of Reinforcement Learning (RL) and control. We provide a detailed description of the building blocks and an extensive overview of the library across domains and tasks. Finally, we experimentally demonstrate its reliability and flexibility and show comparative benchmarks to demonstrate its computational efficiency. TorchRL fosters long-term support and is publicly available on GitHub for greater reproducibility and collaboration within the research community. The code is open-sourced on GitHub.
• Abstract（参考訳）: PyTorchは、プレミア機械学習フレームワークとして昇格したが、複雑な現実世界のデータと環境を扱う大規模開発チームに適した、意思決定および制御タスクのための、ネイティブで包括的なライブラリが欠けている。 この問題に対処するため,我々は,pytorchの汎用制御ライブラリであるtorchrlを提案する。 我々は、新しい柔軟なPyTorchプリミティブであるTensorDictを導入し、強化学習(RL)と制御の多くの分野にわたるアルゴリズム開発を容易にする。 ビルディングブロックの詳細な説明と、ドメインとタスクにわたるライブラリの詳細な概要を提供する。 最後に,その信頼性と柔軟性を実験的に実証し,計算効率を示すための比較ベンチマークを示す。 TorchRLは長期的なサポートを強化し、GitHubで公開されており、研究コミュニティ内でより再現性とコラボレーションが可能である。 コードはGitHubで公開されている。

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