RLMatrix Dokumentation
RLMatrix bietet ein umfassendes Reinforcement-Learning-Framework für C#-Entwickler mit einer Leistung, die Python-Alternativen übertrifft.
Hauptfunktionen
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Umfangreiche Algorithmus-Bibliothek: Enthält PPO, DQN mit allen gängigen Modifikationen (bis hin zu C51 und DQN Rainbow), GAIL und weitere Algorithmen sind in Arbeit
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Revolutionärer DRL-Workflow: Dank der C#-Quellcode-Generierung im Toolkit können Sie sich auf Ihr Domänenproblem konzentrieren, anstatt mit komplexen API-Anforderungen zu kämpfen - fügen Sie einfach Attribute zu Ihrem Code hinzu, und das Toolkit generiert automatisch alle Reinforcement-Learning-Verbindungen
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Multi-Head-Unterstützung: Verarbeiten Sie kontinuierliche, diskrete und gemischte Aktionsräume gleichzeitig in einem einzigen Agenten
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RNN-Integration: Aktivieren Sie rekurrente neuronale Netzwerke mit einer einfachen Optionsumschaltung zur Behandlung von sequentiellen oder teilweise beobachtbaren Problemen
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Reine C#-Implementierung: Vollständig in C# mit TorchSharp-Backend entwickelt, bietet native Leistung und vollständige Typsicherheit
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Spielmotor-bereit: In Unity und Godot erprobt
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Überlegene Leistung: Schneller und stabiler als Pythons stable-baselines, ml-agents und Godot RL agents
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Multi-Environment-Training: Skalieren Sie das Lernen über parallele (optional vernetzte) Umgebungen
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Industrietaugliches verteiltes Training: Hochleistungsfähige, fehlertolerante Netzwerkarchitektur, bereit für großangelegte Reinforcement-Learning-Einsätze
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Transparenter Quellcode: Sauberer, gut dokumentierter Codebase, der einfach zu erweitern oder anzupassen ist. Reinforcement Learning mit Dependency Injection!
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Produktionszuverlässigkeit: Ausgelegt auf Stabilität in lang laufenden Trainingssitzungen mit Fehlertoleranz