Deep Q‑Learning von Grund auf mit RLax, JAX, Haiku & Optax für CartPole trainieren

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie man einen Reinforcement‑Learning‑Agent von Grund auf mit RLax, JAX, Haiku und Optax entwickelt, um das klassische CartPole‑Problem zu lösen.

RLax, die von Google DeepMind entwickelte Bibliothek, liefert die notwendigen RL‑Primitives, während Haiku die neuronalen Netzwerke kapselt und Optax die Optimierungsalgorithmen bereitstellt. Durch die Kombination dieser Tools entsteht ein schlanker, aber leistungsfähiger Deep‑Q‑Learning‑Agent.

Der Agent nutzt ein neuronales Netz, um die Q‑Werte für jede Aktion zu schätzen, und wird mit einem Replay‑Buffer sowie einer Ziel‑Netzwerk‑Strategie trainiert. Das Tutorial führt Schritt für Schritt durch die Implementierung des Trainingsloops, die Aktualisierung der Gewichte und die Evaluierung der Leistung auf der CartPole‑Umgebung.

Durch die Verwendung von JAX profitieren Entwickler von automatischer Differenzierung, JIT‑Kompilierung und paralleler Ausführung, was die Trainingsgeschwindigkeit erheblich steigert. Das Ergebnis ist ein vollständig selbstgebauter DQN‑Agent, der das CartPole‑Problem zuverlässig löst, ohne auf ein fertiges RL‑Framework zurückgreifen zu müssen.