MushroomRL/mushroom-rl

何を解決するか

MushroomRLは、さまざまなテンソル計算ライブラリとRLベンチマークを統合するモジュール式フレームワークを提供することで、強化学習（RL）実験のプロセスを簡素化します。

仕組み

モジュール式ライブラリとして、ユーザーが異なるRLアルゴリズムとバックエンド、環境を組み合わせられるように設計されています。古典的RLアルゴリズム（Q学習、SARSA、FQIなど）と深層RLアルゴリズム（DQN、DDPG、SAC、TD3、TRPO、PPOなど）の両方をサポートしています。PyTorchやTensorFlowなどのテンソル計算ツールと互換性があり、Gymnasium、PyBullet、Deepmind Control Suiteなどのベンチマークと統合されています。

対象ユーザー

異なる環境やシミュレータで強化学習アルゴリズムを実装・テストしたい研究者や開発者に最適です。

特徴

• PyTorchやTensorFlowとの簡単な統合を可能にするモジュール式設計。
• 古典的RLアルゴリズムと深層RLアルゴリズムの幅広いサポート。
• Gymnasium、PyBullet、MuJoCoを含む人気RLベンチマークとの統合。
• 継続的なドキュメントとチュートリアルが利用可能。