Shumai는 JavaScript 및 TypeScript를 위해 설계된 강력한 텐서 라이브러리로, Facebook Research(FAIR)에서 만들었습니다. 이 라이브러리는 높은 성능, 네트워크 연결성 및 미분 가능성을 특징으로 합니다. Bun 및 Flashlight를 사용하여 구축되어 개발자가 웹 애플리케이션에 딥 러닝 및 머신 러닝 기능을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 복잡한 과학적 계산 및 모델 훈련에 적합한 GPU 계산과 같은 기능을 지원합니다. Shumai는 TypeScript 생태계에서 고급 머신 러닝 모델을 개발하기 위한 강력한 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.

Fast Reinforcement Learning은 강화 학습 에이전트의 개발과 실행을 가속화하기 위해 설계된 전문 Python 프레임워크입니다. PPO, A2C, DDPG, SAC와 같은 인기 알고리즘을 바로 사용할 수 있으며, 높은 처리량의 벡터화된 환경 관리를 결합합니다. 사용자는 정책 네트워크를 쉽게 구성하고 학습 루프를 사용자 정의하며, 대규모 실험을 위한 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 모듈식 설계는 OpenAI Gym 환경과 원활하게 통합되어, 연구자와 실무자가 다양한 제어, 게임, 시뮬레이션 작업에서 에이전트를 프로토타이핑, 벤치마킹, 배포할 수 있도록 지원합니다.