Knihovny Pythonu pro výuku Reinforcement

1. KerasRL:
- Popis: KerasRL je knihovna pro hluboké učení postavená na knihovně Keras pro hluboké učení. Poskytuje sadu API na vysoké úrovni pro vytváření a trénování výukových modelů posilování. KerasRL zahrnuje implementace populárních algoritmů, jako jsou Deep Q-Networks (DQN) a metody Actor-Critic[1][3].
-Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Mezi implementované algoritmy patří DQN, DDPG, CDQN, CEM a Deep SARSA.
- Snadný začátek: Kód je dobře komentovaný a snadno čitelný, takže jej lze snadno pochopit a upravit.
- Snadné připojení vlastního prostředí: Není agnostické k OpenAI Gym, takže pro jiná prostředí jsou nutné úpravy.
- Snadná úprava agentů: Velmi snadné přidávání nových agentů.
- Komunita a aktualizace: Není aktivně udržováno.
- Podpora Tensorboard: Není implementováno.
- Další funkce: Obsahuje systém vektorizovaného prostředí[4].

2. RL_Coach:
- Popis: RL_Coach je framework Python RL vyvinutý společností Intel AI Lab. Obsahuje mnoho nejmodernějších algoritmů a odhaluje snadno použitelná rozhraní API pro experimentování s novými algoritmy RL. Komponenty jsou modulární, což usnadňuje rozšíření a opětovné použití stávajících komponent[1].
-Kritéria:
- Zavedení nejmodernějších algoritmů RL: Zahrnuje širokou škálu algoritmů, jako je herec-kritik, ACER, Behavioral Cloning a další.
- Oficiální dokumentace a výukové programy: K dispozici je kompletní dokumentace a cenné výukové programy.
- Čitelný kód: Kód je open source, ale postrádá komentáře, takže přizpůsobení je náročné.
- Počet podporovaných prostředí: Neuvedeno.
- Nástroje pro protokolování a sledování: Není uvedeno.
- Vektorizované prostředí: Není uvedeno.
- Pravidelné aktualizace: Neuvedeno[1].

3. Tensorforce:
- Popis: Tensorforce je vzdělávací rámec pro hluboké posílení založený na TensorFlow. Zahrnuje jednu z nejlepších implementací RL algoritmů[4].
-Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Neuvedeno.
- Dobrá dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Funguje ve vašem vlastním prostředí: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Neuvedeno.
- Pravidelné aktualizace a aktivní komunita: Není uvedeno.
- Podpora tensorboard: Není uvedeno.
- Další vlastnosti: Neuvedeno[4].

4. Pyqlearning:
- Popis: Pyqlearning je knihovna Pythonu pro implementaci Reinforcement Learning a Deep Reinforcement Learning, zejména pro Q-Learning, Deep Q-Network a Multi-agent Deep Q-Network. Může být optimalizován pomocí modelů žíhání, jako je simulované žíhání, adaptivní simulované žíhání a metoda Quantum Monte Carlo[2].
- Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Neuvedeno.
- Oficiální dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Není uvedeno.
- Počet podporovaných prostředí: Neuvedeno.
- Nástroje pro protokolování a sledování: Není uvedeno.
- Vektorizované prostředí: Není uvedeno.
- Pravidelné aktualizace: Neuvedeno[2].

5. Stabilní základní linie:
- Popis: Stable Baselines je výkonná knihovna, která nabízí sbírku nejmodernějších výukových algoritmů v Pythonu. Je postaven na knihovně OpenAI Gym a poskytuje jednoduché a snadno použitelné API pro školení a vyhodnocování agentů pro učení posilování[3].
- Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Zahrnuje implementace populárních algoritmů jako A2C, TRPO a PPO.
- Dobrá dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Funguje ve vašem vlastním prostředí: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Neuvedeno.
- Pravidelné aktualizace a aktivní komunita: Není uvedeno.
- Podpora Tensorboard: Není uvedeno.
- Další vlastnosti: Neuvedeno[3].

6. Ray RLlib:
- Popis: Ray RLlib je výuková knihovna postavená na distribuovaném výpočetním rámci Ray. Poskytuje komplexní sadu rozhraní API pro vytváření a školení posilovacích výukových modelů, včetně podpory distribuovaného školení a ladění hyperparametrů[3].
- Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Zahrnuje implementace populárních algoritmů jako DQN, A3C a IMPALA.
- Dobrá dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Funguje ve vašem vlastním prostředí: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Neuvedeno.
- Pravidelné aktualizace a aktivní komunita: Není uvedeno.
- Podpora Tensorboard: Není uvedeno.
- Další vlastnosti: Neuvedeno[3].

7. Dopamin:
- Popis: Dopamin je výuková knihovna pro posílení vyvinutá společností Google. Je navržen tak, aby poskytoval flexibilní a snadno použitelný rámec pro vytváření a školení posilovacích výukových agentů. Dopamin zahrnuje implementace populárních algoritmů, jako jsou DQN a C51, a také nástroje pro vizualizaci a analýzu vašich experimentů s posilováním[3].
- Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Zahrnuje implementace populárních algoritmů.
- Dobrá dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Funguje ve vašem vlastním prostředí: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Neuvedeno.
- Pravidelné aktualizace a aktivní komunita: Není uvedeno.
- Podpora Tensorboard: Není uvedeno.
- Další vlastnosti: Neuvedeno[3].

8. RLkit:
- Popis: RLkit je výuková knihovna pro posílení vyvinutá laboratoří Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Je postaven na PyTorch a poskytuje sadu API na vysoké úrovni pro vytváření a trénování výukových modelů posilování. RLkit obsahuje implementace populárních algoritmů jako DDPG a SAC a také nástroje pro vizualizaci a analýzu vašich výsledků[3].
- Kritéria:
- Nejmodernější metody RL: Zahrnuje implementace populárních algoritmů.
- Dobrá dokumentace a návody: Není uvedeno.
- Funguje ve vašem vlastním prostředí: Není uvedeno.
- Čitelný kód: Neuvedeno.
- Pravidelné aktualizace a aktivní komunita: Není uvedeno.
- Podpora Tensorboard: Není uvedeno.
- Další vlastnosti: Neuvedeno[3].

Každá knihovna má své silné a slabé stránky a výběr, kterou použít, závisí na konkrétních požadavcích vašeho projektu. Pokud například potřebujete knihovnu se širokou škálou implementovaných algoritmů, RL_Coach může být dobrou volbou. Pokud dáváte přednost knihovně postavené na TensorFlow, Tensorforce by mohl být vhodný. Pro knihovnu s jednoduchým a snadno použitelným API může být Stable Baselines nejlepší volbou[1][3][4].