Python -kirjastot vahvistusoppimiseen

Tensorflow-agentit (TF-Agents) on monipuolinen ja modulaarinen kirjasto, joka on rakennettu tensorflowille, jolloin tutkijat ja kehittäjät voivat rakentaa RL-agentteja ja ympäristöjä joustavasti. Se tukee useita suosittuja RL-algoritmeja, kuten Deep Q-Network (DQN), proksimaalinen politiikan optimointi (PPO) ja syvän deterministinen politiikkagradientti (DDPG). Hyödyntämällä Tensorflow'n laskennallisia kuvaajia ja automaattista erilaistumista, se mahdollistaa RL -ratkaisujen tehokkaan kokeilun ja käyttöönoton Tensorflow -ekosysteemissä.

Openai -kuntosali on yksi RL -kokeilun peruskirjastoista. Se tarjoaa standardisoidun sovellusliittymän ja kattavan vertailuympäristön sarjan, mukaan lukien klassiset ohjausongelmat, ATARI -pelit ja robotiikka -simulaatiot. Itse kuntosali keskittyy ympäristöihin eikä toteuta RL -algoritmeja, mutta se toimii olennaisena alustana algoritmien testaamiseksi ja vertailulle tarjoamalla johdonmukainen ympäristörajapinta.

Vakaat perusviivat3 perustuu Openai-kuntosalille tarjoamalla huipputeknisten RL-algoritmien korkealaatuisia toteutuksia. Se tukee laajasti käytettyjä menetelmiä, kuten PPO, DQN ja pehmeä näyttelijä-kritiikki (SAC). Tämä kirjasto tarjoaa käytettävyysetuja, kuten johdonmukainen sovellusliittymä koulutukseen ja arviointiin, sisäänrakennettuun tukeen mallin säästämiselle, hakkuulle ja hyperparametrin viritykselle. Se ylläpidetään aktiivisesti ja integroituu Pytorchiin, jolloin käyttäjät voivat mukauttaa hermoverkkoarkkitehtuureja.

Ray RLLIB on skaalautuva RL -kirjasto Rayn hajautetussa laskentakehyksessä. Se on suunniteltu RL-agenttien kouluttamiseen laajamittaisissa tietoaineistoissa ja hajautetuissa ympäristöissä. RLLIB tukee erilaisia ​​algoritmeja, mukaan lukien asynkroninen etunäyttelijä-Kritiikki (A3C), PPO ja DQN. Sen keskeinen ominaisuus on hajautettu koulutus, joka sallii koulutuksen useiden solmujen tai koneiden välillä, mikä parantaa skaalautuvuutta yritystason tai tutkimusluokan projekteihin.

Keras-RL integroi KERAS: n korkean tason yksinkertaisuuden RL-algoritmeihin. Se on käyttäjäystävällinen niille, jotka tuntevat syvän oppimisen Kerasissa ja tukee algoritmeja, kuten DQN, DDPG ja A3C. Käyttäjät voivat helposti mukauttaa hermoverkkoja RL -tehtäviinsä. Tämä helppokäyttöisyys tekee Keras-RL: stä, joka sopii harjoittajille, jotka haluavat kokeilla RL: ää ilman laajaa algoritmista monimutkaisuutta.

Pytorch RL keskittyy Pytorchin dynaamisten laskentakaavioominaisuuksien hyödyntämiseen RL -kehitystä varten. Se hyötyy Pytorchin joustavuudesta ja laajasta yhteisön tuesta, mikä tekee siitä suositun tutkijoiden ja kehittäjien keskuudessa, jotka pitävät Pytorchia syvän oppimiskehyksensä. Tämä kirjasto tarjoaa rikkaan sarjan RL -algoritmeja ja yksityiskohtaisia ​​dokumentaatioita oppimisen oppimisohjelmilla.

Intel AI Labin kehittämä valmentaja on kattava RL -kehys, joka on suunniteltu sekä aloittelijoille että edistyneille käyttäjille. Siinä on modulaarinen arkkitehtuuri ja se sisältää lukuisten RL -algoritmien, kuten DQN, A3C, luottamusalueen politiikan optimoinnin (TRPO) ja monien muiden toteutukset. Valmentaja tarjoaa helposti seuraavia opetusohjelmia ja esimerkkejä, tukee huippuluokan RL-tutkimuksen käytännön oppimista ja käytännöllistä soveltamista.

Pyqlearning on Python-paketti, joka on erikoistunut vahvistus- ja syvävahvistuksen oppimiseen, keskittyen erityisesti Q-oppimismenetelmäperheeseen. Se sopii koulutukseen ja kokeiluun, tarjoamalla askel askeleelta RL-mallien rakentamiseen, mukaan lukien Epsilon-Gredy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-verkot ja muut perustekniikat. Sen dokumentaatio on opetus, joten siitä on hyötyä oppijoille.

Chainerrl on rakennettu Chainer Deep Learning -kehykseen. Se on helppokäyttöinen RL-paketti, jossa on hyvät oppimateriaalit ja lisävisualisointityökalut Chainerrl-visualizerin kautta, mikä auttaa analysoimaan ja virheenkorjausaineiden käyttäytymiseen. Paketti tukee erilaisia ​​RL -algoritmeja, ja se on sopiva niille, jotka on sijoitettu Chaineriin syvän oppimiskehyksensä.

Kuntosali on Openai -kuntosalin kehitys, joka tarjoaa modernin ja aktiivisesti ylläpidon käyttöliittymän RL -ympäristöille. Se tarjoaa standardisoidut sovellusliittymät ja laajan valikoiman ympäristöjä RL -edustajien kouluttamiseen. Monet muut RL -kirjastot käyttävät laajasti kuntosalia peruspakkauksena sen kattavan ympäristöekosysteemin vuoksi.

Pytorchin virallinen RL-kirjasto (Pytorch/RL) tarjoaa modulaarisia ja primitiivisiä ensimmäisiä rakenteita RL-algoritmien kehittämiseksi. Se tukee edistyneitä käyttötapauksia, kuten vahvistusoppimista ihmisen palautteella (RLHF) ja työkalujen kehutetulla koulutuksella. Sen läheinen integraatio Pytorchiin mahdollistaa joustavuuden ja nopean prototyyppien määrittämisen.

Tensorforce on toinen RL-kirjasto, joka keskittyy joustavien ja helposti ymmärrettävien toteutusten tarjoamiseen. Se korostaa selkeyttä ja toistettavuutta, tukee useita RL -algoritmeja ja ympäristöjä. Tensorforce voi toimia perustana sekä tutkimus- että tuotantotason sovelluksille.

RLBERRY on suunniteltu yksinkertaistamaan RL -kehitystä automatisoimalla vakiovaiheet koulutuksessa ja arvioinnissa, jolloin kehittäjille annetaan enemmän aikaa keskittyä suunnitteluun ja kokeiluun. Se tukee tasapainoa helppokäyttöisyyden ja konfiguroitavuuden välillä.

Useat tekijät vaikuttavat RL-kirjaston valintaan, mukaan lukien huipputeknisten algoritmien lukumäärä, dokumentoinnin ja opetusohjelmien laatu ja kattavuus, tuetut ympäristöt, kirjaus- ja seurantaominaisuudet, vektorisoituja tai rinnakkaisympäristöjä nopeampaan koulutukseen ja päivitysten esiintymiseen RL-tutkimuksen etenemisen kanssa.

Alla on yksityiskohtia algoritmeista ja ominaisuuksista, joita jotkut näkyvät RL -kirjastot tukevat:

- Tensorflow -agentit tukevat algoritmeja, kuten DQN, PPO ja DDPG, modulaarisella suunnittelulla, joka on ihanteellinen TensorFlow -käyttäjille.

- Stable Basianes3 tarjoaa laajan valinnan, mukaan lukien PPO, DQN, A2C, SAC, TD3, jolla on vahva pytorch -integraatio.

- Ray RLLIB sisältää A3C: n, PPO: n, DQN: n ja tukee hajautettua koulutusta.

-Valmentaja tukee näyttelijäkriittisiä, aceria, käyttäytymiskloonauksia, bootstrapped DQN: ää, kategorista DQN, leikattu PPO, DDPG, Double DQN, Dueling DQN, N-STEP Q -oppiminen, hermojen jakso-hallinta, proksimaalinen politiikan optimointi, Rainbow DQN, Soft-näyttelijän-Kriittinen, TD3 ja enemmän.

- Keras-RL keskittyy DQN: iin, DDPG: hen ja A3C: hen, mikä tarjoaa yksinkertaisuuden toteutuksessa KERAS-puitteissa.

- Pyqlearning-keskukset Q-oppimisvariantteihin, mukaan lukien Epsilon Greedy- ja Boltzmann-politiikat ja syvät vahvistusmenetelmät.

- Chainerrl ja Chainerrl-visualizer helpottavat agenttien koulutusta ja virheenkorjausta useilla suosituilla RL-algoritmeilla.

Monet näistä kirjastoista tarjoavat myös integraation suosittuihin hakku- ja valvontatyökaluihin, kuten Tensorboard ja Neptune, ja antavat lääkäreille mahdollisuuden seurata kokeita ja analysoida agenttien suorituskykyä tehokkaasti. Lisäksi vektorisoidut ympäristöt tai moniprosessin piirteet kirjastoissa, kuten Stable Basianes3 ja RLLIB, nopeuttavat merkittävästi harjoittelua suorittamalla useita simulaatioita rinnakkain.

Käytettävyyden kannalta Openain kuntosali ja kuntosali, vaikka ne eivät itse tarjoa RL -algoritmeja, ovat välttämättömiä niiden monimuotoisten ja laajalti käytettyjen ympäristöjen vuoksi, jotka tekevät niistä yleisen perustan monissa RL -projekteissa. Kirjastot, kuten Stable Basianes3 ja Coach, palvelevat sekä aloittelijoita että asiantuntijoita tarjoamalla helppoja sovellusliittymiä syvän konfiguroitavuuden rinnalla. Ray RLLIB erottuu laajamittaisista käyttöönottoista ja hajautetusta RL-koulutuksesta.

Python RL -kirjastot kehittyvät edelleen nopeasti toistuvilla päivityksillä, jotka sisältävät viimeisimmät tutkimukset ja algoritmiset parannukset. Tämä jatkuva kehitys varmistaa, että ammattilaisilla on pääsy huipputeknisiin työkaluihin kokeilua varten ja reaalimaailman käyttöönottoa aloilla, kuten pelaaminen, robotiikka, rahoitus ja itsenäinen hallinta.

Yhteenvetona voidaan todeta, että Python RL -kirjaston maisema on rikas ja monipuolinen, algoritmitutkijoiden (esim. TF-Agents, Pytorch RL) matalan tason modulaarisista työkalupakista korkean tason kehyksiin, jotka keskittyvät helppokäyttöön ja skaalautuvuuteen (esim. Vakaa perusteline3, Ray RLIB, valmentaja). Oikean kirjaston valitseminen riippuu tekijöistä, kuten suositeltava syvän oppimisen tausta, RL -tehtävien laajuus, haluttu algoritmituki ja tarvittavat räätälöintitaso. Nämä kirjastot antavat yhdessä laajan valikoiman vahvistustutkimusta ja sovelluksia.