Machine Learning

Neues Framework für Reinforcement Learning

Huskarl: Reinforcement-Learning-Framework mit Support für OpenAI Gym
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Ein weiteres Framework für Machine Learning ist da: Huskarl wurde auf Basis von TensorFlow entwickelt und kann mit OpenAI Gym verwendet werden. Einige Deep-Learning-Algorithmen sind bereits implementiert, weitere sollen noch folgen.

Huskarl ist ein neues Framework für Deep Reinforcement Learning, einen Bereich des Machine Learning. Es basiert auf der Beta-Version 2.0 der beliebten Machine-Learning-Bibliothek TensorFlow und wurde von Entwickler Daniel Salvadori Open Source gestellt. Aktuell befindet es sich in Version 0.4. Was kann das neue Framework?

Die Features von Huskarl

Huskarl soll Modularität sowie schnelles Prototyping bieten und, wann immer das möglich ist, TensorFlows High-Level-API tf.keras aus Gründen der Präzision und Lesbarkeit nutzen. Es kann in Verbindung mit OpenAI Gym genutzt werden. Eines der mit Matplotlib und OpenAI Gym erstellten Beispiele zeigt, wie der Huskarl-DQN-Agent das Balancieren einer Karrenstange lernt:

Huskarl-DQN-Agent beim Balancieren einer Karrenstange; Quelle: Daniel Salvadori

Das neue Framework soll für die Implementierung, das Testing, Tuning und den Vergleich von Algorithmen des Deep Reinforcement Learning eingesetzt werden. Bislang sind in Huskarl sieben Algorithmen implementiert, darunter Deep Q-Learning Network (DQN), Multi-step DQN und Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).

Zu den weiteren Plänen gehören die Unterstützung von Multi-Agent- und Unity3D-Umgebungen. Bleibt nur noch eine Frage zu klären: Was bedeutet der ungewöhnliche Name des neuen Frameworks? Als Huskarls wurden im Altnordischen Krieger der persönlichen Leibgarde von skandinavischen Adligen und Königen bezeichnet.

Weitere Informationen zu Huskarl gibt es im GitHub Repository. In einem Medium-Beitrag hat Entwickler Daniel Salvadori sein Framework vorgestellt.

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