OpenRL：统一的强化学习框架
机器学习
2023-12-29 v1 人工智能
摘要
我们提出了OpenRL，一个先进的强化学习（RL）框架，旨在适应从单智能体挑战到复杂多智能体系统的各种任务。OpenRL对自对弈训练的强有力支持使智能体能够在竞争环境中发展高级策略。值得注意的是，OpenRL将自然语言处理（NLP）与强化学习相结合，使研究人员能够有效处理强化学习训练与语言中心任务的结合。利用PyTorch的强大能力，OpenRL体现了模块化和以用户为中心的方法。它提供了一个通用接口，简化了初学者的用户体验，同时保持了专家进行创新和算法开发所需的灵活性。这种平衡增强了框架的实用性、适应性和可扩展性，为强化学习研究树立了新标准。为了深入了解OpenRL的特性，我们邀请研究人员和爱好者探索我们的GitHub仓库（https://github.com/OpenRL-Lab/openrl）并访问我们的综合文档（https://openrl-docs.readthedocs.io）。
引用
@article{arxiv.2312.16189,
title = {OpenRL: A Unified Reinforcement Learning Framework},
author = {Shiyu Huang and Wentse Chen and Yiwen Sun and Fuqing Bie and Wei-Wei Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16189},
year = {2023}
}