品質重視の可擴展學習ツール

信頼性と耐久性に優れた可擴展學習ツールを使って、安心して業務を進めましょう。

可擴展學習

  • 高速でモジュール式な強化学習アルゴリズムを提供し、マルチ環境をサポートする高性能Pythonフレームワーク。
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    Fast Reinforcement Learningとは?
    Fast Reinforcement Learningは、強化学習エージェントの開発と実行を加速するために設計された専門的なPythonフレームワークです。PPO、A2C、DDPG、SACなどの人気アルゴリズムを標準装備し、高スループットのベクトル化された環境管理を組み合わせています。ユーザーはポリシーネットワークの設定、トレーニングループのカスタマイズ、大規模実験のためのGPUアクセラレーションを容易に行えます。このライブラリのモジュール設計は、OpenAI Gym環境とのシームレスな統合を保証し、研究者や実務者がさまざまな制御、ゲーム、シミュレーションタスクでエージェントのプロトタイピング、ベンチマーク、展開を行うことを可能にします。
    Fast Reinforcement Learning コア機能
    • 並列シミュレーションのためのベクトル化された環境マネージャー
    • PPO、A2C、DDPG、SACの実装
    • 設定可能なポリシーとバリューネットワーク
    • PyTorchによるGPUアクセラレーションサポート
    • モジュール式トレーニングループとコールバックシステム
    • OpenAI Gymとの互換性
フィーチャー