google-deepmind/acme
A library of reinforcement learning components and agents
What it solves
Acme は、強化学習 (RL) 研究における柔軟かつスケーラブルなフレームワークの必要性に対処しています。研究者がコア・インフラストラクチャをゼロから再構築することなく、RL エージェントを迅速に実装、テスト、およびスケーリングできる標準化された構成要素のセットを提供します。
How it works
Acme は、RL エージェントの参照実装および性能ベースラインとして機能するエージェントを作成するための、RL 構成要素のライブラリを提供します。これらのコンポーネントはモジュール式に設計されており、単一ストリーム実行から完全分散システムまで、さまざまなスケールでエージェントを実行できることが可能です。JAX や TensorFlow と統合し、Gym、dm_control、および bsuite などのさまざまな環境をサポートしています。
Who it’s for
主に、新しいアルゴリズムの開発や強力な性能ベースラインの確立のための信頼できる出発点が必要な RL 研究者向けに設計されています。
Highlights
- Scalable Architecture: 単一ストリームおよび分散エージェント実行の両方をサポートしています。
- Reference Implementations: アルゴリズムの性能評価のための高品質なベースライン・エージェントを提供します。
- Modular Design: モジュール式に設計されており、新しい研究の出発点として使用できる柔軟な構成要素を提供します。
- Broad Integration: JAX、TensorFlow、および複数の RL 環境ライブラリと連携します。