Dissertation/ Thesis
Modular approaches and applications in reinforcement learning development and validation of next-generation frameworks
| Title: | Modular approaches and applications in reinforcement learning development and validation of next-generation frameworks |
|---|---|
| Authors: | Bou Hernández, Albert |
| Contributors: | University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions |
| Thesis Advisors: | De Fabritiis, Gianni |
| Source: | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Publisher Information: | Universitat Pompeu Fabra, 2025. |
| Publication Year: | 2025 |
| Physical Description: | 134 p. |
| Subject Terms: | Deep reinforcement learning, Decision-making algorithms, Python libraries, PyTorch, TorchRL, Drug design |
| Description: | Reinforcement learning (RL) provides a unique framework for addressing sequential decision-making problems. Despite the numerous software frameworks proposed to accelerate the development of new algorithms and applications, RL researchers and practitioners often still rely on custom code. This thesis identifies and addresses some core issues contributing to this trend. In the first part, we propose a modular approach for defining distributed RL schemes using basic, reusable building blocks. In the second part, we contribute to the creation of TorchRL, the official PyTorch domain library for general decision-making. TorchRL is designed to be efficient, scalable, and broadly applicable. Finally, we leverage and validate TorchRL by developing ACEGEN, a library for language-based generative drug discovery, and use it to explore new solutions in this field. |
| Description (Translated): | Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions |
| Document Type: | Dissertation/Thesis |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | English |
| Access URL: | http://hdl.handle.net/10803/694233 |
| Rights: | ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. info:eu-repo/semantics/embargoedAccess |
| Accession Number: | edstdx.10803.694233 |
| Database: | TDX |
| FullText | Text: Availability: 0 CustomLinks: – Url: http://hdl.handle.net/10803/694233# Name: EDS - TDX (ns324271) Category: fullText Text: View record in TDX |
|---|---|
| Header | DbId: edstdx DbLabel: TDX An: edstdx.10803.694233 RelevancyScore: 1400 AccessLevel: 3 PubType: Dissertation/ Thesis PubTypeId: dissertation PreciseRelevancyScore: 1399.7392578125 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Modular approaches and applications in reinforcement learning development and validation of next-generation frameworks – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Bou+Hernández%2C+Albert%22">Bou Hernández, Albert</searchLink> – Name: Author Label: Contributors Group: Au Data: University/Department: Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions – Name: Author Label: Thesis Advisors Group: Au Data: De Fabritiis, Gianni – Name: TitleSource Label: Source Group: Src Data: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) – Name: Publisher Label: Publisher Information Group: PubInfo Data: Universitat Pompeu Fabra, 2025. – Name: DatePubCY Label: Publication Year Group: Date Data: 2025 – Name: PhysDesc Label: Physical Description Group: PhysDesc Data: 134 p. – Name: Subject Label: Subject Terms Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Deep+reinforcement+learning%22">Deep reinforcement learning</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Decision-making+algorithms%22">Decision-making algorithms</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Python+libraries%22">Python libraries</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22PyTorch%22">PyTorch</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22TorchRL%22">TorchRL</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22Drug+design%22">Drug design</searchLink> – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: Reinforcement learning (RL) provides a unique framework for addressing sequential decision-making problems. Despite the numerous software frameworks proposed to accelerate the development of new algorithms and applications, RL researchers and practitioners often still rely on custom code. This thesis identifies and addresses some core issues contributing to this trend. In the first part, we propose a modular approach for defining distributed RL schemes using basic, reusable building blocks. In the second part, we contribute to the creation of TorchRL, the official PyTorch domain library for general decision-making. TorchRL is designed to be efficient, scalable, and broadly applicable. Finally, we leverage and validate TorchRL by developing ACEGEN, a library for language-based generative drug discovery, and use it to explore new solutions in this field. – Name: Abstract Label: Description (Translated) Group: Ab Data: Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions – Name: TypeDocument Label: Document Type Group: TypDoc Data: Dissertation/Thesis – Name: Format Label: File Description Group: SrcInfo Data: application/pdf – Name: Language Label: Language Group: Lang Data: English – Name: URL Label: Access URL Group: URL Data: <link linkTarget="URL" linkTerm="http://hdl.handle.net/10803/694233" linkWindow="_blank">http://hdl.handle.net/10803/694233</link> – Name: Copyright Label: Rights Group: Cpyrght Data: ADVERTIMENT. Tots els drets reservats. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.<br />info:eu-repo/semantics/embargoedAccess – Name: AN Label: Accession Number Group: ID Data: edstdx.10803.694233 |
| PLink | https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edstdx&AN=edstdx.10803.694233 |
| RecordInfo | BibRecord: BibEntity: Languages: – Text: English PhysicalDescription: Pagination: PageCount: 134 Subjects: – SubjectFull: Deep reinforcement learning Type: general – SubjectFull: Decision-making algorithms Type: general – SubjectFull: Python libraries Type: general – SubjectFull: PyTorch Type: general – SubjectFull: TorchRL Type: general – SubjectFull: Drug design Type: general Titles: – TitleFull: Modular approaches and applications in reinforcement learning development and validation of next-generation frameworks Type: main BibRelationships: HasContributorRelationships: – PersonEntity: Name: NameFull: Bou Hernández, Albert IsPartOfRelationships: – BibEntity: Dates: – D: 27 M: 01 Type: published Y: 2025 |
| ResultId | 1 |