Python-biblioteker til forstærkningslæring

1. KerasRL:
- Beskrivelse: KerasRL er et dybt forstærkende læringsbibliotek bygget oven på Keras dybe læringsbibliotek. Det giver et sæt API'er på højt niveau til opbygning og træning af forstærkningslæringsmodeller. KerasRL inkluderer implementeringer af populære algoritmer som Deep Q-Networks (DQN) og Actor-Critic-metoder[1][3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Implementerede algoritmer inkluderer DQN, DDPG, CDQN, CEM og Deep SARSA.
- Nem at starte: Koden er godt kommenteret og let at læse, hvilket gør den nem at forstå og ændre.
- Nemt at tilslutte dit eget miljø: Ikke agnostisk over for OpenAI Gym, så ændringer er nødvendige for andre miljøer.
- Let at ændre agenterne: Meget nemt at tilføje nye agenter.
- Fællesskab og opdateringer: Vedligeholdes ikke aktivt.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke implementeret.
- Andre funktioner: Indeholder et vektoriseret miljøsystem[4].

2. RL_Coach:
- Beskrivelse: RL_Coach er en Python RL-ramme udviklet af Intel AI Lab. Den indeholder mange state-of-the-art algoritmer og afslører brugervenlige API'er til at eksperimentere med nye RL-algoritmer. Komponenterne er modulære, hvilket gør det nemt at udvide og genbruge eksisterende komponenter[1].
- Kriterier:
- State of the art RL-algoritmer implementeret: Indeholder en bred vifte af algoritmer såsom Actor-Critic, ACER, Behavioural Cloning og mere.
- Officiel dokumentation og tutorials: Fuldstændig dokumentation og værdifulde tutorials er tilgængelige.
- Læsbar kode: Koden er open source, men mangler kommentarer, hvilket gør tilpasning udfordrende.
- Antal understøttede miljøer: Ikke specificeret.
- Lognings- og sporingsværktøjer: Ikke specificeret.
- Vektoriseret miljø: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer: Ikke specificeret[1].

3. Tensorforce:
- Beskrivelse: Tensorforce er en dyb forstærkende læringsramme baseret på TensorFlow. Det inkluderer en af ​​de bedste implementeringer af RL-algoritmer[4].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ikke specificeret.
- God dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Fungerer i dit eget miljø: Ikke specificeret.
- Læselig kode: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer og aktivt fællesskab: Ikke specificeret.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke specificeret.
- Andre funktioner: Ikke specificeret[4].

4. Pyqlearning:
- Beskrivelse: Pyqlearning er et Python-bibliotek til implementering af Reinforcement Learning og Deep Reinforcement Learning, især til Q-Learning, Deep Q-Network og Multi-agent Deep Q-Network. Det kan optimeres ved hjælp af Annealing-modeller såsom Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing og Quantum Monte Carlo Method[2].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ikke specificeret.
- Officiel dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Læsbar kode: Ikke specificeret.
- Antal understøttede miljøer: Ikke specificeret.
- Lognings- og sporingsværktøjer: Ikke specificeret.
- Vektoriseret miljø: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer: Ikke specificeret[2].

5. Stabile basislinjer:
- Beskrivelse: Stable Baselines er et kraftfuldt bibliotek, der tilbyder en samling af avancerede forstærkningslæringsalgoritmer i Python. Den er bygget oven på OpenAI Gym-biblioteket og giver en enkel og brugervenlig API til træning og evaluering af forstærkende læringsagenter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer af populære algoritmer som A2C, TRPO og PPO.
- God dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Fungerer i dit eget miljø: Ikke specificeret.
- Læselig kode: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer og aktivt fællesskab: Ikke specificeret.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke specificeret.
- Andre funktioner: Ikke specificeret[3].

6. Ray RLlib:
- Beskrivelse: Ray RLlib er et forstærkende læringsbibliotek bygget oven på Rays distribuerede computerramme. Det giver et omfattende sæt af API'er til opbygning og træning af forstærkningslæringsmodeller, herunder understøttelse af distribueret træning og justering af hyperparameter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer af populære algoritmer som DQN, A3C og IMPALA.
- God dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Fungerer i dit eget miljø: Ikke specificeret.
- Læselig kode: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer og aktivt fællesskab: Ikke specificeret.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke specificeret.
- Andre funktioner: Ikke specificeret[3].

7. Dopamin:
- Beskrivelse: Dopamin er et forstærkende læringsbibliotek udviklet af Google. Den er designet til at give en fleksibel og letanvendelig ramme til opbygning og træning af forstærkende læringsagenter. Dopamin inkluderer implementeringer af populære algoritmer som DQN og C51, samt værktøjer til at visualisere og analysere dine forstærkende læringseksperimenter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer af populære algoritmer.
- God dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Fungerer i dit eget miljø: Ikke specificeret.
- Læselig kode: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer og aktivt fællesskab: Ikke specificeret.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke specificeret.
- Andre funktioner: Ikke specificeret[3].

8. RLkit:
- Beskrivelse: RLkit er et forstærkende læringsbibliotek udviklet af Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab. Det er bygget oven på PyTorch og giver et sæt API'er på højt niveau til opbygning og træning af forstærkningslæringsmodeller. RLkit inkluderer implementeringer af populære algoritmer som DDPG og SAC, samt værktøjer til at visualisere og analysere dine resultater[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer af populære algoritmer.
- God dokumentation og tutorials: Ikke specificeret.
- Fungerer i dit eget miljø: Ikke specificeret.
- Læselig kode: Ikke specificeret.
- Jævnlige opdateringer og aktivt fællesskab: Ikke specificeret.
- Tensorboard-understøttelse: Ikke specificeret.
- Andre funktioner: Ikke specificeret[3].

Hvert bibliotek har sine styrker og svagheder, og valget af hvilket der skal bruges afhænger af de specifikke krav til dit projekt. For eksempel, hvis du har brug for et bibliotek med en bred vifte af implementerede algoritmer, kan RL_Coach være et godt valg. Hvis du foretrækker et bibliotek bygget oven på TensorFlow, kunne Tensorforce være velegnet. For et bibliotek med en enkel og letanvendelig API kan Stable Baselines være den bedste mulighed[1][3][4].