VinF/deer

何を解決するか

DeeR は、Deep Reinforcement Learning (DRL) アルゴリズムの実装を簡素化するためのモジュール式 Python ライブラリです。開発者がさまざまなニーズや環境にフレームワークをカスタマイズできるように設計されています。

動作方法

OpenAI Gym を使用する環境を含め、さまざまな環境で実装可能な、事前に構築されたモジュール式コンポーネントを提供します。このライブラリには、Double Q-learning、優先経験再生（Prioritized Experience Replay）、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) などの複数の主要な DRL 技術が含まれています。

対象ユーザー

Deep Reinforcement Learning を扱う開発者や研究者で、エージェントの構築とテストに柔軟でモジュール式のフレームワークが必要な方々に適しています。

特徴

• カスタマイズが容易なモジュール式設計
• Double Q-learning と DDPG のサポート
• 優先経験再生
• 抽象表現を用いた強化学習の統合（CRAR）
• OpenAI Gym 環境との互換性