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2020.07.30

PFN、PyTorchユーザ向けに深層強化学習ライブラリ 「PFRL」を公開

最終更新日:

株式会社Preferred Networks(PFN)は、PyTorchユーザー向けの深層強化学習ライブラリ「PFRL(ピーエフアールエル)」を、2020年7月30日にオープンソースソフトウェア(OSS)として公開しました。

PFRLは、PFNが深層学習フレームワークをChainerからPyTorchへ移行してPyTorchコミュニティと連携を強化する一環で、ChainerRLの後継ライブラリとして公開されました。

PFNは2019年12月に深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表し、研究開発基盤をFacebook社の「PyTorch」に順次移行しました。

【PFRLの特長】
  • 最新の研究に基づく深層強化学習アルゴリズム・深層強化学習機能が実装。それらを比較したり、組み合わせたりして実験することが可能。
  • 特に重要な9つのアルゴリズムについて、高品質かつ十分にベンチマークされた、研究開発のベースとなる再現実装スクリプトを提供
  • ChainerRLユーザーは既存のコードをほとんど書き換えることなくPyTorchに移行することが可能

また、PFNはディープラーニング分野の国際学会「Neural Information Processing Systems (NeurIPS)」で行われる強化学習コンペティション「MineRL Competition」の競技参加者向けに、PFRLによるベースラインを提供する予定です。また、Optunaを使用したハイパーパラメータ探索の実装例も提供します。

MineRL Competition:参加者が開発した強化学習システムにゲーム『Minecraft(マインクラフト)』をプレイさせて「ダイヤモンドを入手する」課題のクリアを競う大会。
ベースライン:競技参加者が独自の強化学習システムを構築するにあたり、与えられた環境やデータセットの動かし方およびアルゴリズムの参考となる手法をまとめたもの。

今後、同社はPFRLを用いることで社内の研究開発を加速させるだけでなく、強化学習のコミュニティにも広く貢献していくとしています。

 

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