RL-X: A Deep Reinforcement Learning Library (not only) for RoboCup

要約

このペーパーでは、新しい深層強化学習 (DRL) ライブラリ RL-X と、ロボカップ サッカー シミュレーション 3D リーグおよび従来の DRL ベンチマークへのそのアプリケーションについて説明します。
RL-X は、自己完結型の単一ディレクトリ アルゴリズムを備えた、柔軟で拡張しやすいコードベースを提供します。
高速な JAX ベースの実装により、RL-X は、Stable-Baselines3 などのよく知られたフレームワークと比較して最大 4.5 倍の高速化に達します。

要約(オリジナル)

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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