Яндекс Метрика
cs.AI

EasyRL: Простая и расширяемая программная среда для обучения с подкреплением

Neil Hulbert, Sam Spillers, Brandon Francis, James Haines-Temons, Ken Gil Romero, Benjamin De Jager, Sam Wong, Kevin Flora, Bowei Huang, Athirai A. Irissappane04.08.2020

В последние годы обучение с подкреплением (RL) стало популярной областью исследований и востребованным инструментом в коммерческой разработке ИИ. Несмотря на существование таких фреймворков, как OpenAI Gym и KerasRL, порог вхождения в эту сферу остается высоким. Мы предлагаем EasyRL — гораздо более простую среду, оснащенную интерактивным графическим интерфейсом пользователя. Эта платформа призвана облегчить работу с алгоритмами RL и сделать их доступными для широкого круга исследователей.

Разработчики представили EasyRL — новый открытый фреймворк для обучения с подкреплением (RL), ориентированный на простоту и расширяемость. В отличие от существующих аналогов вроде OpenAI Gym, EasyRL максимально снижает порог входа для новичков и коммерческих компаний. Инструмент призван ускорить разработку и внедрение RL-алгоритмов в прикладные ИИ-исследования.

Neil Hulbert, Sam Spillers, Brandon Francis, James Haines-Temons, Ken Gil Romero, Benjamin De Jager, Sam Wong, Kevin Flora, Bowei Huang, Athirai A. Irissappane