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何を解決するか

Tensorforce は、研究および実践における強化学習（RL）の応用をより簡単で柔軟にすることを目的とした深層強化学習（RL）フレームワークです。RLアルゴリズムの実装の複雑さに対処するために、RLの論理と特定のアプリケーション環境を分離するモジュール型で構成された設計を提供しています。

動作方法

TensorFlow 上に構築された Tensorforce では、制御フローを含むすべてのRL論理が TensorFlow モデルとして実装されています。これにより、計算グラフのポータブル性が向上し、デプロイが容易になります。フレームワークはモジュール型アプローチを採用しており、ユーザーは異なるネットワーク層、メモリタイプ、方策分布、最適化アルゴリズムを組み合わせて、DQN、PPO、A3C などの人気のあるRLモデルを構築できます。

対象ユーザー

さまざまな環境で深層強化学習エージェントを実装・実行する必要がある研究者および実務家向けです。

特徴

• モジュール型設計: ネットワーク層、メモリタイプ、報酬推定などのコンポーネントは、高度にカスタマイズ可能で一般的に適用可能。
• クロスオーバー環境対応: OpenAI Gym、CARLA、ViZDoom、Arcade Learning Environment など、さまざまな環境用のアダプタを備えています。
• 完全な TensorFlow 統合: 論理は TensorFlow で実装されており、ポータブルな計算グラフの作成を支援します。
• 広範なアルゴリズム対応: Q学習、方策勾配、信頼領域方策最適化などの人気モデルを再現可能です。
• 並列実行: Python の multiprocessing と socket を使用して、複数の環境を並列実行できます。