simple_rlは、強化学習研究と教育を効率化するために設計された最小限のPythonライブラリです。環境とエージェントを定義するための一貫したAPIを提供し、Q学習、モンテカルロ法、価値・方針反復などの一般的なRLパラダイムをサポートします。サンプル環境にはGridWorld、MountainCar、Multi-Armed Banditsがあり、ハンズオンの実験を容易にします。ユーザーは基本クラスを拡張してカスタム環境やエージェントを実装でき、ユーティリティ関数はログ記録、パフォーマンストラッキング、方針評価を扱います。軽量なアーキテクチャと明快なコードにより、迅速なプロトタイピング、RLの基本の教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。

CommNetは、複数のエージェントが各タイムステップで隠れ状態を共有し、協力環境でアクションを調整することを可能にする研究志向のライブラリです。PyTorchによるモデル定義、学習および評価スクリプト、OpenAI Gym用環境ラッパー、通信チャネル、エージェント数、ネットワーク深度のカスタマイズに役立つユーティリティを含みます。研究者や開発者は、ナビゲーション、追跡・回避、リソース収集タスクにおいて、エージェント間の通信戦略のプロトタイピングとベンチマークにCommNetを活用できます。