CO-GYM: 빠르고 효율적인 강화학습 프레임워크

작성자: 김장원 / 박사과정 (jangwonkim@postech.ac.kr)

 

CO-GYM: High-Performance & Researcher-Friendly Reinforcement Learning Algorithm Suites

링크: https://github.com/jangwonkim-cocel/CO_GYM

 

쉽게 적용할 수 있는 빠르고 강력한 분산 강화학습 프레임워크를 구축해 보았습니다. 본 프레임워크는 처음 강화학습을 시작하시는 분들부터 현업에 종사하고 계시는 엔지니어, 연구자분들에게 일차적으로 빠르게 강화학습 기반 정책을 구현해 보는 데 도움이 될 것이라 믿습니다.

CO-GYM은 고성능이며 연구자 친화적인 강화 학습 알고리즘 모음입니다. 모든 알고리즘은 독립적인 파이썬 파일로 작성되어 있으며, 다양한 최신 알고리즘과 성능을 높이는 여러 트릭을 포함하고 있습니다. 특히 Dual Distributed Actor-Critic (D2AC) 프레임워크를 지원하여, on-policy 알고리즘의 성능을 극대화합니다. D2AC는 분산 학습, Actor-Critic 분리, 동기화 업데이트, 환경 래퍼 제공 등으로 구성되어 있습니다. CO-GYM은 쉽고 빠르게 강화 학습을 실행할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다.

CO-GYM is a high-performance and researcher-friendly reinforcement learning algorithm suite. All algorithms are written in independent Python files, supporting various state-of-the-art algorithms with added performance-enhancing tricks. It features the Dual Distributed Actor-Critic (D2AC) framework, which enhances on-policy algorithms through distributed learning, actor-critic separation, synchronous updates, and environment wrappers. CO-GYM provides a flexible framework for efficient reinforcement learning across diverse tasks and environments, making it easy and quick to execute RL training.

 

GitHub - jangwonkim-cocel/CO_GYM: CO-GYM: High-Performance & Researcher-Friendly Reinforcement Learning Algorithm Suites