Shumai ist eine leistungsstarke Tensorsbibliothek, die für JavaScript und TypeScript entwickelt wurde, und wurde von Facebook Forschung (FAIR) erstellt. Die Bibliothek zeichnet sich durch hohe Leistung, Netzwerkverbindung und differenzierbare Funktionen aus. Sie wurde mit Bun und Flashlight erstellt und ermöglicht Entwicklern, Deep Learning- und Machine Learning-Funktionen nahtlos in Webanwendungen zu integrieren. Sie unterstützt Funktionen wie GPU-Berechnungen, was sie ideal für komplexe wissenschaftliche Berechnungen und Modelltraining macht. Shumai zielt darauf ab, eine robuste Umgebung für die Entwicklung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle in einem TypeScript-Ökosystem bereitzustellen.

MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.

Fast Reinforcement Learning ist ein spezialisiertes Python-Framework, das die Entwicklung und Ausführung von Verstärkungslern-Agenten beschleunigen soll. Es bietet standardmäßig Unterstützung für beliebte Algorithmen wie PPO, A2C, DDPG und SAC, kombiniert mit hochdurchsatzfähiger Verwaltung vektorisierten Umgebungen. Nutzer können Policy-Netzwerke einfach konfigurieren, Trainingsschleifen anpassen und GPU-Beschleunigung für groß angelegte Experimente nutzen. Das modulare Design der Bibliothek sorgt für nahtlose Integration mit OpenAI Gym-Umgebungen, sodass Forscher und Praktiker Prototypen erstellen, Benchmarks durchführen und Agenten in verschiedenen Steuerungs-, Spiel- und Simulationsaufgaben einsetzen können.