強化学習ライブラリarXiv:2310.13396
RL-X: RoboCup向け深層強化学習ライブラリ
RL-X: A Deep Reinforcement Learning Library (not only) for RoboCup
JAXベースで高速な深層強化学習ライブラリRL-Xを開発し、RoboCupサッカーシミュレーション3Dリーグや標準ベンチマークで既存手法より最大4.5倍の高速化を実現した。
著者: Nico Bohlinger, Klaus Dorer
分類: cs.RO, cs.LG
原文アブストラクト
This paper presents the new Deep Reinforcement Learning (DRL) library RL-X and its application to the RoboCup Soccer Simulation 3D League and classic DRL benchmarks. RL-X provides a flexible and easy-to-extend codebase with self-contained single directory algorithms. Through the fast JAX-based implementations, RL-X can reach up to 4.5x speedups compared to well-known frameworks like Stable-Baselines3.
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