Python-bibliotheken voor Reinforcement-leren

1. KerasRL:
- Beschrijving: KerasRL is een leerbibliotheek voor diepgaande versterking die bovenop de diepgaande leerbibliotheek van Keras is gebouwd. Het biedt een reeks hoogwaardige API's voor het bouwen en trainen van leermodellen voor versterking. KerasRL bevat implementaties van populaire algoritmen zoals Deep Q-Networks (DQN) en Actor-Critic-methoden[1][3].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: Geïmplementeerde algoritmen omvatten DQN, DDPG, CDQN, CEM en Deep SARSA.
- Gemakkelijk te starten: de code is voorzien van goede commentaar en gemakkelijk te lezen, waardoor deze eenvoudig te begrijpen en aan te passen is.
- Gemakkelijk aan te sluiten op uw eigen omgeving: Niet agnostisch voor OpenAI Gym, dus aanpassingen zijn vereist voor andere omgevingen.
- Gemakkelijk om de agenten aan te passen: Zeer eenvoudig om nieuwe agenten toe te voegen.
- Community en updates: niet actief onderhouden.
- Tensorboard-ondersteuning: niet geïmplementeerd.
- Andere kenmerken: Inclusief een gevectoriseerd omgevingssysteem[4].

2. RL_Coach:
- Beschrijving: RL_Coach is een Python RL-framework ontwikkeld door Intel AI Lab. Het bevat veel geavanceerde algoritmen en biedt gebruiksvriendelijke API's waarmee u kunt experimenteren met nieuwe RL-algoritmen. De componenten zijn modulair, waardoor bestaande componenten eenvoudig kunnen worden uitgebreid en hergebruikt[1].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-algoritmen geïmplementeerd: Bevat een breed scala aan algoritmen, zoals Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning en meer.
- Officiële documentatie en tutorials: Volledige documentatie en waardevolle tutorials zijn beschikbaar.
- Leesbare code: de code is open-source, maar bevat geen commentaar, waardoor maatwerk een uitdaging is.
- Aantal ondersteunde omgevingen: niet gespecificeerd.
- Logboek- en trackingtools: niet gespecificeerd.
- Gevectoriseerde omgeving: niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates: niet gespecificeerd[1].

3. Tensorkracht:
- Beschrijving: Tensorforce is een diepgaand leerframework gebaseerd op TensorFlow. Het bevat een van de beste implementaties van RL-algoritmen[4].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: niet gespecificeerd.
- Goede documentatie en tutorials: Niet gespecificeerd.
- Werkt in uw eigen omgeving: Niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates en actieve community: niet gespecificeerd.
- Tensorboard-ondersteuning: niet gespecificeerd.
- Overige kenmerken: niet gespecificeerd[4].

4. Pyqlearning:
- Beschrijving: Pyqlearning is een Python-bibliotheek voor het implementeren van Reinforcement Learning en Deep Reinforcement Learning, vooral voor Q-Learning, Deep Q-Network en Multi-agent Deep Q-Network. Het kan worden geoptimaliseerd door gloeimodellen zoals Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing en Quantum Monte Carlo Method [2].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: niet gespecificeerd.
- Officiële documentatie en tutorials: niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Aantal ondersteunde omgevingen: niet gespecificeerd.
- Logboek- en trackingtools: niet gespecificeerd.
- Gevectoriseerde omgeving: niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates: niet gespecificeerd[2].

5. Stabiele basislijnen:
- Beschrijving: Stable Baselines is een krachtige bibliotheek die een verzameling ultramoderne leeralgoritmen voor versterking biedt in Python. Het is gebouwd bovenop de OpenAI Gym-bibliotheek en biedt een eenvoudige en gemakkelijk te gebruiken API voor het trainen en evalueren van versterkende leermiddelen[3].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: omvat implementaties van populaire algoritmen zoals A2C, TRPO en PPO.
- Goede documentatie en tutorials: Niet gespecificeerd.
- Werkt in uw eigen omgeving: Niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates en actieve community: niet gespecificeerd.
- Tensorboard-ondersteuning: niet gespecificeerd.
- Overige kenmerken: niet gespecificeerd[3].

6. Ray RLlib:
- Beschrijving: Ray RLlib is een leerbibliotheek voor versterking die is gebouwd bovenop het gedistribueerde computerframework van Ray. Het biedt een uitgebreide set API's voor het bouwen en trainen van leermodellen voor versterking, inclusief ondersteuning voor gedistribueerde training en afstemming van hyperparameters[3].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: omvat implementaties van populaire algoritmen zoals DQN, A3C en IMPALA.
- Goede documentatie en tutorials: Niet gespecificeerd.
- Werkt in uw eigen omgeving: Niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates en actieve community: niet gespecificeerd.
- Tensorboard-ondersteuning: niet gespecificeerd.
- Overige kenmerken: niet gespecificeerd[3].

7. Dopamine:
- Beschrijving: Dopamine is een leerbibliotheek voor versterking, ontwikkeld door Google. Het is ontworpen om een ​​flexibel en eenvoudig te gebruiken raamwerk te bieden voor het bouwen en trainen van versterkende leeragenten. Dopamine omvat implementaties van populaire algoritmen zoals DQN en C51, evenals hulpmiddelen voor het visualiseren en analyseren van uw experimenten met versterkend leren[3].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: inclusief implementaties van populaire algoritmen.
- Goede documentatie en tutorials: Niet gespecificeerd.
- Werkt in uw eigen omgeving: Niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates en actieve community: niet gespecificeerd.
- Tensorboard-ondersteuning: niet gespecificeerd.
- Overige kenmerken: niet gespecificeerd[3].

8. RLkit:
- Beschrijving: RLkit is een versterkingsleerbibliotheek ontwikkeld door het Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab. Het is bovenop PyTorch gebouwd en biedt een reeks API's op hoog niveau voor het bouwen en trainen van leermodellen voor versterking. RLkit bevat implementaties van populaire algoritmen zoals DDPG en SAC, evenals tools voor het visualiseren en analyseren van uw resultaten[3].
- Criteria:
- State-of-the-art RL-methoden: inclusief implementaties van populaire algoritmen.
- Goede documentatie en tutorials: Niet gespecificeerd.
- Werkt in uw eigen omgeving: Niet gespecificeerd.
- Leesbare code: Niet gespecificeerd.
- Regelmatige updates en actieve community: niet gespecificeerd.
- Tensorboard-ondersteuning: niet gespecificeerd.
- Overige kenmerken: niet gespecificeerd[3].

Elke bibliotheek heeft zijn sterke en zwakke punten, en de keuze welke u wilt gebruiken hangt af van de specifieke vereisten van uw project. Als u bijvoorbeeld een bibliotheek nodig heeft met een breed scala aan geïmplementeerde algoritmen, kan RL_Coach een goede keuze zijn. Als u de voorkeur geeft aan een bibliotheek die bovenop TensorFlow is gebouwd, kan Tensorforce geschikt zijn. Voor een bibliotheek met een eenvoudige en gebruiksvriendelijke API zijn stabiele basislijnen wellicht de beste optie[1][3][4].