論文の概要: RLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for Continuous Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03530v4
• Date: Tue, 19 Nov 2024 17:41:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:16.306072
• Title: RLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for Continuous Control
• Title（参考訳）: RLtools: 継続的制御のための高速でポータブルなディープ強化学習ライブラリ
• Authors: Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno,
• Abstract要約: 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)は、複数のドメインで有能なエージェントとコントロールポリシーを得られるが、一般的には、非常に長い訓練時間によって悩まされる。 RLtoolsは依存性のない、ヘッダのみの純粋なC++ライブラリで、深い教師付きと強化学習のためのライブラリである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.259696592534715
• License:
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (RL) can yield capable agents and control policies in several domains but is commonly plagued by prohibitively long training times. Additionally, in the case of continuous control problems, the applicability of learned policies on real-world embedded devices is limited due to the lack of real-time guarantees and portability of existing libraries. To address these challenges, we present RLtools, a dependency-free, header-only, pure C++ library for deep supervised and reinforcement learning. Its novel architecture allows RLtools to be used on a wide variety of platforms, from HPC clusters over workstations and laptops to smartphones, smartwatches, and microcontrollers. Specifically, due to the tight integration of the RL algorithms with simulation environments, RLtools can solve popular RL problems up to 76 times faster than other popular RL frameworks. We also benchmark the inference on a diverse set of microcontrollers and show that in most cases our optimized implementation is by far the fastest. Finally, RLtools enables the first-ever demonstration of training a deep RL algorithm directly on a microcontroller, giving rise to the field of TinyRL. The source code as well as documentation and live demos are available through our project page at https://rl.tools.
• Abstract（参考訳）: 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning, RL)は、複数のドメインで有能なエージェントとコントロールポリシーを得られるが、一般的には、非常に長い訓練時間によって悩まされる。 さらに、継続的な制御問題の場合、既存のライブラリのリアルタイム保証やポータビリティの欠如により、実世界の組み込みデバイスに対する学習ポリシーの適用性が制限される。 これらの課題に対処するため、我々は依存性のない、ヘッダのみの純粋なC++ライブラリであるRLtoolsを紹介した。 その新しいアーキテクチャにより、ワークステーションやラップトップのHPCクラスタからスマートフォン、スマートウォッチ、マイクロコントローラに至るまで、RLtoolsはさまざまなプラットフォームで使用できるようになる。 具体的には、RLアルゴリズムとシミュレーション環境が密に統合されているため、RLtoolsは他のRLフレームワークの最大76倍の速度でRLの問題を解くことができる。 また、様々なマイクロコントローラのセットで推論をベンチマークし、ほとんどの場合、最適化された実装がはるかに高速であることを示す。 最後に、RLtoolsは、マイクロコントローラ上でディープRLアルゴリズムを直接トレーニングする最初のデモンストレーションを可能にし、TinyRLの分野を生み出します。 ソースコード、ドキュメンテーション、ライブデモは、プロジェクトページ(https://rl.tools.com/)から入手できます。

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