RLMatrix 문서
RLMatrix는 C# 개발자를 위한 포괄적인 강화학습 프레임워크로, Python 대안보다 뛰어난 성능을 제공합니다.
주요 기능
- 포괄적인 알고리즘 라이브러리: PPO, 모든 인기 있는 수정 사항을 포함한 DQN(C51 및 DQN Rainbow까지), GAIL 등 더 많은 알고리즘이 추가될 예정입니다.
- 혁신적인 DRL 워크플로우: 툴킷의 C# 소스 생성 덕분에 복잡한 API 요구 사항과 씨름하는 대신 도메인 문제에 집중할 수 있습니다 - 코드에 속성을 추가하기만 하면 툴킷이 모든 강화학습 배관을 자동으로 생성합니다.
- 멀티 헤드 지원: 단일 에이전트에서 연속, 이산 및 혼합 액션 공간을 동시에 처리합니다.
- RNN 통합: 간단한 옵션 전환으로 순차적 또는 부분 관찰 가능성 문제를 처리하기 위한 순환 신경망을 활성화합니다.
- 순수 C# 구현: TorchSharp 백엔드로 전체 C#으로 구축되어 네이티브 성능과 완전한 타입 안전성을 제공합니다.
- 게임 엔진 준비: Unity 및 Godot에서 실전 테스트됨.
- 우수한 성능: Python의 stable-baselines, ml-agents, Godot RL 에이전트보다 빠르고 안정적입니다.
- 다중 환경 훈련: 병렬(선택적으로 네트워크) 환경에서 학습 확장이 가능합니다.
- 산업 등급 분산 훈련: 대규모 강화학습 배포를 위한 고성능, 내결함성 네트워크 아키텍처를 제공합니다.
- 투명한 소스 코드: 확장하거나 사용자 정의하기 쉬운 깨끗하고 잘 문서화된 코드베이스. 의존성 주입과 함께하는 강화학습!
- 생산 신뢰성: 장기 실행 훈련 세션에서의 안정성과 오류 허용을 위해 설계되었습니다.