品質重視のアクションの柔軟性ツール

信頼性と耐久性に優れたアクションの柔軟性ツールを使って、安心して業務を進めましょう。

アクションの柔軟性

  • PythonをベースとしたOpenAI Gym環境で、強化学習エージェントのナビゲーションと探索研究のためにカスタマイズ可能な複数部屋のグリッドワールドを提供します。
    0
    0
    gym-multigridとは?
    gym-multigridは、複数部屋のナビゲーションと探索タスクのために設計されたカスタマイズ可能なグリッドワールド環境のセットを提供します。各環境は、オブジェクト、鍵、ドア、障害物で構成された連結された部屋で構成されます。ユーザーはプログラムでグリッドサイズ、部屋の構成、オブジェクトの配置を調整できます。ライブラリは完全および部分観測モードをサポートし、RGBまたはマトリクスの状態表現を提供します。アクションには移動、オブジェクトとのインタラクション、ドア操作が含まれます。Gym環境として統合することで、研究者は任意のGym互換エージェントを活用して、キーとドアのパズル、オブジェクトの取得、階層的計画といったタスクのトレーニングと評価をシームレスに行うことができます。gym-multigridはモジュラー設計と最小限の依存関係により、新しいAI戦略のベンチマークに最適です。
フィーチャー