Knihovny Python pro posílení učení

Agenti Tensorflow (TF-AGENTS) jsou všestranná a modulární knihovna postavená na TensorFlow, která umožňuje vědcům a vývojářům budovat agenty a prostředí RL s flexibilitou. Podporuje několik populárních algoritmů RL, jako je hluboká q-network (DQN), proximální optimalizace politik (PPO) a hluboký deterministický politický gradient (DDPG). Využití výpočetních grafů a automatické diferenciace TensorFlow umožňuje efektivní experimentování a nasazení RL roztoků v ekosystému Tensorflow.

OpenAI Gym je jednou z nejvíce základních knihoven pro experimentování RL. Poskytuje standardizované API a komplexní sadu benchmarkových prostředí, včetně klasických ovládacích problémů, her Atari a simulací robotiky. Gym sama se zaměřuje na prostředí a neimplementuje algoritmy RL, ale slouží jako nezbytná platforma pro testování a porovnávání algoritmů poskytováním konzistentního rozhraní prostředí.

Stabilní Basselines3 staví na tělocvičně OpenAI a nabízí vysoce kvalitní implementace nejmodernějších algoritmů RL. Podporuje široce používané metody, jako jsou PPO, DQN a měkký herec-kritický (SAC). Tato knihovna nabízí výhody použitelnosti, jako je konzistentní API pro školení a hodnocení, vestavěná podpora pro úsporu modelu, protokolování a ladění hyperparametrů. Je aktivně udržován a integruje se s Pytorch, což uživatelům umožňuje přizpůsobit architektury neuronové sítě.

Ray RLLIB je škálovatelná knihovna RL v rámci distribuovaného výpočetního rámce RAY. Je navržen pro školení agentů RL na rozsáhlých datových sadách a napříč distribuovanými prostředími. RLLIB podporuje řadu algoritmů včetně asynchronního výhodu herec-kritiku (A3C), PPO a DQN. Jeho klíčovou funkcí je distribuovaný trénink, který umožňuje školení napříč několika uzly nebo stroji, což zvyšuje škálovatelnost pro podnikové nebo výzkumné projekty.

Keras-RL integruje jednoduchost Keras s algoritmy RL na vysoké úrovni. Je to uživatelsky přívětivé pro ty, kteří jsou obeznámeni s hlubokým učením v Keras a podporují algoritmy jako DQN, DDPG a A3C. Uživatelé mohou snadno přizpůsobit neuronové sítě pro své úkoly RL. Díky této snadné použití je Keras-RL vhodnými pro odborníky, kteří chtějí experimentovat s RL bez rozsáhlé algoritmické složitosti.

Pytorch RL se zaměřuje na využití schopností dynamického výpočetního grafu Pytorch pro vývoj RL. Využívá to z flexibility Pytorch a rozsáhlé podpory komunity, díky čemuž je populární mezi vědci a vývojáři, kteří preferují Pytorch jako svůj hluboký učební rámec. Tato knihovna poskytuje bohatou sadu algoritmů RL a podrobnou dokumentaci s tutoriály pro snadné učení.

Trenér, vyvinutý společností Intel AI Lab, je komplexní RL rámce určený pro začátečníky i pokročilé uživatele. Je vybaven modulární architekturou a zahrnuje implementace četných algoritmů RL, jako jsou DQN, A3C, optimalizace politiky důvěryhodnosti (TRPO) a mnoho dalších. Coach poskytuje snadno sledovatelné tutoriály a příklady, podporující praktické učení a praktické použití špičkového výzkumu RL.

Pyqlearning je balíček Python specializovaný na posilování a hluboké posilovací učení, zejména zaměřené na rodinu metod Q. Je vhodný pro vzdělávání a experimentování a poskytuje krok za krokem přístup k budování modelů RL, včetně Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks a dalších základních technik. Jeho dokumentace je výuka, což je užitečné pro studenty.

Chainerrl je postaven na rámci Deep Learning Chain. Jedná se o snadno použitelný balíček RL s dobrými výukovými materiály a dalšími vizualizačními nástroji prostřednictvím vizuálního vizuáře ChainerRl, který pomáhá analyzovat a ladit agent chování. Balíček podporuje celou řadu algoritmů RL a je vhodný pro ty, kteří investovali do řetězce jako jejich hluboký rámec učení.

Gymnasium je vývoj tělocvičny OpenAI, která poskytuje moderní a aktivně udržované rozhraní pro prostředí RL. Nabízí standardizované API a širokou škálu prostředí pro školení RL agentů. Gymnázium je značně používáno jako základní balíček mnoha jinými knihovnami RL kvůli jeho komplexnímu ekosystému prostředí.

Oficiální knihovna RL Pytorch (Pytorch/RL) nabízí modulární a primitivně první struktury pro vývoj algoritmů RL. Podporuje pokročilé případy použití, jako je učení posílení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF) a tréninkem na nástroj. Jeho blízká integrace s Pytorch umožňuje flexibilitu a rychlé prototypování.

Tensorforce je další knihovna RL zaměřená na poskytování flexibilních a snadno srozumitelných implementací. Zdůrazňuje jasnost a reprodukovatelnost, podporuje více algoritmů a prostředí RL. Tensorforce může sloužit jako základ pro aplikace výzkumu i na výrobu.

Rlberry je navržen tak, aby zjednodušil vývoj RL automatizací standardních kroků při školení a hodnocení, což vývojářům umožňuje více času zaměřit se na návrh a experimentování. Podporuje rovnováhu mezi snadným používáním a konfiguraci.

Výběr knihovny RL ovlivňuje několik faktorů, včetně počtu nejmodernějších algoritmů implementovaných, kvality a komplexnosti dokumentace a výukových programů, podporovaných prostředí, protokolování a sledování schopností, vektorovaných nebo paralelních prostředí pro rychlejší trénink a frekvence aktualizací, aby se RL s výzkumem.

Níže jsou uvedeny podrobnosti týkající se algoritmů a funkcí podporovaných některými prominentními knihovnami RL:

- Agenty Tensorflow podporují algoritmy jako DQN, PPO a DDPG s modulárním designem ideálním pro uživatele TensorFlow.

- Stabilní Baselines3 nabízí široký výběr včetně PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 se silnou integrací pytorch.

- Ray RLLIB zahrnuje škálovatelné implementace A3C, PPO, DQN a podporuje distribuované školení.

-Coach podporuje herce-kritiku, Acer, klonování chování, bootstrapped DQN, kategorické DQN, oříznuté PPO, DDPG, dvojitý DQN, dueling DQN, N-Step Q Learning, Neurální epizodická kontrola, optimalizace politiky, optimalizace politiky, Rainbow DQN, Soft Actor-Critic, TD3 a další.

- Keras-RL se zaměřuje na DQN, DDPG a A3C a nabízí jednoduchost v implementaci v rámci Keras.

- Pyqlearning se soustředí na varianty Q-learningu, včetně politik Epsilon Greedy a Boltzmann a metod hlubokého posílení.

- ChainRerrl a ChainErrl-Visualizer usnadňují školení a ladění agenta s několika populárními algoritmy RL.

Mnoho z těchto knihoven také poskytuje integraci s populárními nástroji pro protokolování a monitorování, jako jsou Tensorboard a Neptun, což praktikům umožňuje efektivně sledovat experimenty a efektivně analyzovat výkon agenta. Kromě toho vektorizovaná prostředí nebo funkce multiprocessingu v knihovnách, jako jsou stabilní základní linie3 a RLLIB, významně urychlují trénink spuštěním více simulací paralelně.

Pokud jde o použitelnost, OpenAI Gym a Gymnasium, i když nenabízejí samotné RL algoritmy, jsou nezbytné kvůli jejich rozmanitému a široce používanému prostředí, které z nich činí společným základem v mnoha projektech RL. Knihovny jako Stable Basselines3 a Coach obstarávají začátečníky i odborníky poskytováním snadných API spolu s hlubokou konfigurabilitou. Ray RLLIB vyniká pro rozsáhlé nasazení a distribuované RL školení.

Knihovny Python RL se nadále rychle vyvíjejí s častými aktualizacemi zahrnujícími nejnovější výzkum a algoritmická vylepšení. Tento pokračující vývoj zajišťuje, že odborníci mají přístup k špičkovým nástrojům pro experimentování a nasazení v reálném světě napříč doménami, jako jsou hraní, robotika, finance a autonomní kontrola.

Stručně řečeno, krajina knihovny Python RL je bohatá a rozmanitá, od nízkoúrovňových modulárních nástrojů pro výzkumníky algoritmů (např. TF-agenty, Pytorch RL) až po rámce s vysokou úrovní, po konkurenci, trenéry, trenér). Výběr správné knihovny závisí na faktorech, jako je preferovaný backend hlubokého učení, rozsah úkolů RL, požadovanou podporu algoritmu a potřebnou úroveň přizpůsobení. Tyto knihovny společně zmocňují široké spektrum výzkumu a aplikací pro posílení výuky.