Fugu-MT 論文翻訳(概要): OpenRL: A Unified Reinforcement Learning Framework

論文の概要: OpenRL: A Unified Reinforcement Learning Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16189v1
Date: Wed, 20 Dec 2023 12:04:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-31 03:00:48.487934
Title: OpenRL: A Unified Reinforcement Learning Framework
Title（参考訳）: OpenRL: 統一強化学習フレームワーク
Authors: Shiyu Huang, Wentse Chen, Yiwen Sun, Fuqing Bie, Wei-Wei Tu
Abstract要約: 先進的な強化学習(RL)フレームワークであるOpenRLを紹介する。シングルエージェントの課題から複雑なマルチエージェントシステムまで、さまざまなタスクに対応するように設計されている。自然言語処理(NLP)とRLを統合することで、研究者はRLトレーニングと言語中心のタスクを効果的に組み合わせることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.12129820612253
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present OpenRL, an advanced reinforcement learning (RL) framework designed to accommodate a diverse array of tasks, from single-agent challenges to complex multi-agent systems. OpenRL's robust support for self-play training empowers agents to develop advanced strategies in competitive settings. Notably, OpenRL integrates Natural Language Processing (NLP) with RL, enabling researchers to address a combination of RL training and language-centric tasks effectively. Leveraging PyTorch's robust capabilities, OpenRL exemplifies modularity and a user-centric approach. It offers a universal interface that simplifies the user experience for beginners while maintaining the flexibility experts require for innovation and algorithm development. This equilibrium enhances the framework's practicality, adaptability, and scalability, establishing a new standard in RL research. To delve into OpenRL's features, we invite researchers and enthusiasts to explore our GitHub repository at https://github.com/OpenRL-Lab/openrl and access our comprehensive documentation at https://openrl-docs.readthedocs.io.
Abstract（参考訳）: 我々は,単一エージェントの課題から複雑なマルチエージェントシステムに至るまで,さまざまなタスクに対応するための高度な強化学習(RL)フレームワークであるOpenRLを提案する。 OpenRLのセルフプレイトレーニングに対する堅牢なサポートにより、エージェントは競争環境において高度な戦略を開発することができる。特に、OpenRLは自然言語処理(NLP)とRLを統合しており、研究者はRLトレーニングと言語中心のタスクを効果的に組み合わせることができる。 PyTorchの堅牢な機能を活用することで、OpenRLはモジュール化とユーザ中心のアプローチを実証する。イノベーションやアルゴリズム開発に必要な柔軟性を維持しながら、初心者のユーザエクスペリエンスをシンプルにするユニバーサルインターフェースを提供する。この均衡はフレームワークの実用性、適応性、拡張性を高め、RL研究において新しい標準を確立する。 OpenRLの機能を調べるために、研究者や愛好家のGitHubリポジトリをhttps://github.com/OpenRL-Lab/openrlで探索し、https://openrl-docs.readthedocs.ioで包括的なドキュメントにアクセスしてください。

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