Python propose un riche écosystème de bibliothèques spécialement conçu pour l'apprentissage par renforcement (RL), s'adressant à une gamme d'utilisateurs, des débutants aux chercheurs avancés. Ces bibliothèques fournissent des outils, des cadres et des environnements pour développer, former et tester des algorithmes RL, soutenant à la fois l'apprentissage fondamental et les applications du monde réel.
Les agents TensorFlow (Agents TF) sont une bibliothèque polyvalente et modulaire construite sur TensorFlow, permettant aux chercheurs et aux développeurs de construire des agents RL et des environnements avec flexibilité. Il prend en charge plusieurs algorithmes RL populaires tels que Deep Q-Network (DQN), l'optimisation de la politique proximale (PPO) et le gradient de politique déterministe profond (DDPG). Tirée en tirant des graphiques de calcul de TensorFlow et une différenciation automatique, il permet une expérimentation et un déploiement efficaces de solutions RL dans l'écosystème TensorFlow.
Openai Gym est l'une des bibliothèques les plus fondamentales pour l'expérimentation RL. Il fournit une API standardisée et une suite complète d'environnements de référence, y compris des problèmes de contrôle classiques, des jeux Atari et des simulations de robotique. Gym lui-même se concentre sur les environnements et n'implémente pas les algorithmes RL, mais il sert de plate-forme essentielle pour tester et comparer les algorithmes en fournissant une interface d'environnement cohérente.
STABLE BASELINES3 s'appuie sur Openai Gym en offrant des implémentations de haute qualité d'algorithmes RL de pointe. Il prend en charge des méthodes largement utilisées telles que PPO, DQN et acteur-critique (SAC). Cette bibliothèque offre des avantages d'utilisation comme une API cohérente pour la formation et l'évaluation, le support intégré pour l'enregistrement du modèle, la journalisation et le réglage de l'hyperparamètre. Il est activement maintenu et s'intègre à Pytorch, permettant aux utilisateurs de personnaliser les architectures de réseau de neurones.
Ray Rllib est une bibliothèque RL évolutive dans le cadre informatique distribué Ray. Il est conçu pour la formation d'agents RL sur des ensembles de données à grande échelle et dans des environnements distribués. RLIB prend en charge une gamme d'algorithmes, notamment Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), PPO et DQN. Sa caractéristique clé est la formation distribuée, qui permet une formation sur plusieurs nœuds ou machines, améliorant l'évolutivité des projets de niveau d'entreprise ou de recherche.
Keras-RL intègre la simplicité de haut niveau des Keras avec les algorithmes RL. Il est convivial pour ceux qui connaissent l'apprentissage en profondeur dans Keras et prennent en charge les algorithmes tels que DQN, DDPG et A3C. Les utilisateurs peuvent facilement personnaliser les réseaux de neurones pour leurs tâches RL. Cette facilité d'utilisation rend Keras-RL adapté aux praticiens qui cherchent à expérimenter RL sans complexité algorithmique étendue.
Pytorch RL se concentre sur la mise à profit des capacités de graphiques de calcul dynamiques de Pytorch pour le développement de RL. Il bénéficie de la flexibilité de Pytorch et du vaste soutien communautaire, ce qui le rend populaire parmi les chercheurs et les développeurs qui préfèrent Pytorch comme leur cadre d'apprentissage en profondeur. Cette bibliothèque fournit un riche ensemble d'algorithmes RL et une documentation détaillée avec des tutoriels pour faciliter l'apprentissage.
Coach, développé par Intel AI Lab, est un cadre RL complet conçu pour les débutants et les utilisateurs avancés. Il dispose d'une architecture modulaire et comprend des implémentations de nombreux algorithmes RL tels que DQN, A3C, l'optimisation des politiques de la région de confiance (TRPO) et bien d'autres. Coach fournit des tutoriels et des exemples faciles à suivre, soutenant l'apprentissage pratique et l'application pratique de la recherche RL de pointe.
Pyqlearning est un package Python spécialisé dans le renforcement et l'apprentissage en renforcement profond, en particulier en se concentrant sur la famille de méthodes Q-Learning. Il est adapté à l'éducation et à l'expérimentation, offrant une approche étape par étape pour construire des modèles RL, notamment l'Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks et d'autres techniques fondamentales. Sa documentation est pédagogique, ce qui le rend utile pour les apprenants.
Chainerrl est construit sur le cadre de l'apprentissage en profondeur Chainer. Il s'agit d'un package RL facile à utiliser avec de bons matériaux d'apprentissage et des outils de visualisation supplémentaires via Chainerrl-Visualizer, qui aide à analyser et à déboguer le comportement des agents. Le package prend en charge une variété d'algorithmes RL et convient à ceux investis dans Chainer comme leur cadre d'apprentissage en profondeur.
Le gymnase est une évolution de l'Openai Gym, offrant une interface moderne et activement entretenue pour les environnements RL. Il propose des API standardisées et un large éventail d'environnements pour la formation des agents RL. Le gymnase est largement utilisé comme ensemble de base par de nombreuses autres bibliothèques RL en raison de son écosystème complet de l'environnement.
La bibliothèque RL officielle de Pytorch (Pytorch / RL) propose des structures modulaires et primitives d'abord pour développer des algorithmes RL. Il prend en charge des cas d'utilisation avancés tels que l'apprentissage du renforcement avec la rétroaction humaine (RLHF) et la formation auprès d'outils. Son intégration étroite avec Pytorch permet une flexibilité et un prototypage rapide.
TensorForce est une autre bibliothèque RL axée sur la fourniture d'implémentations flexibles et faciles à comprendre. Il met l'accent sur la clarté et la reproductibilité, soutenant plusieurs algorithmes et environnements RL. TensorForce peut servir de base à la fois pour la recherche et les applications au niveau de la production.
RLBerry est conçu pour simplifier le développement de RL en automatisant les étapes standard dans la formation et l'évaluation, permettant aux développeurs plus de temps de se concentrer sur la conception et l'expérimentation. Il prend en charge un équilibre entre facilité d'utilisation et configurabilité.
Plusieurs facteurs influencent le choix d'une bibliothèque RL, y compris le nombre d'algorithmes de pointe mis en œuvre, la qualité et la compréhension de la documentation et des tutoriels, des environnements pris en charge, des capacités de journalisation et de suivi, des environnements vectorisés ou parallèles pour une formation plus rapide, et la fréquence des mises à jour pour suivre le rythme des avancées de la recherche RL.
Vous trouverez ci-dessous les détails concernant les algorithmes et les fonctionnalités pris en charge par certaines bibliothèques RL importantes:
- Les agents TensorFlow prennent en charge les algorithmes comme DQN, PPO et DDPG avec une conception modulaire idéale pour les utilisateurs de TensorFlow.
- Stable Baslines3 offre une large sélection, notamment PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 avec une forte intégration Pytorch.
- Ray Rllib comprend des implémentations évolutives de A3C, PPO, DQN et prend en charge la formation distribuée.
- Coach soutient l'acteur-critique, l'ACER, le clonage comportemental, le DQN bootstrap, le DQN catégorique, le PPO coupé, le DDPG, le DQN double, le Duel DQN, N-Step Q Learning, Neural Episodic Control, Proximal Policy Optimization, Rainbow DQN, Soft Acteur Critic, TD3, et plus.
- Keras-RL se concentre sur DQN, DDPG et A3C, offrant une simplicité dans la mise en œuvre dans Keras Framework.
- Pyqlearning se concentre sur les variantes de Q-Learning, y compris les politiques Epsilon Greedy et Boltzmann, et des méthodes de renforcement profondes.
- Chainerrl et Chainerrl-visalizer facilitent la formation et le débogage des agents avec plusieurs algorithmes RL populaires.
Beaucoup de ces bibliothèques fournissent également une intégration avec des outils de journalisation et de surveillance populaires tels que Tensorboard et Neptune, permettant aux praticiens de suivre efficacement les performances des agents. En outre, des environnements vectorisés ou des caractéristiques multiprocesseurs dans des bibliothèques telles que Stable Baslines3 et RLIB accélèrent considérablement la formation en exécutant plusieurs simulations en parallèle.
En termes de convivialité, l'Openai Gym et le gymnase, sans offrir eux-mêmes des algorithmes RL, sont essentiels en raison de leurs environnements divers et largement utilisés en leur faisant une base commune dans de nombreux projets RL. Des bibliothèques comme Stable Baslines3 et Coach s'adressent à la fois aux débutants et aux experts en fournissant des API faciles aux côtés de la configurabilité profonde. Ray Rllib se distingue par des déploiements à grande échelle et une formation RL distribuée.
Les bibliothèques Python RL continuent d'évoluer rapidement avec des mises à jour fréquentes incorporant les dernières recherches et améliorations algorithmiques. Ce développement en cours garantit que les praticiens ont accès à des outils de pointe pour l'expérimentation et le déploiement du monde réel à travers des domaines tels que les jeux, la robotique, la finance et le contrôle autonome.
En résumé, le paysage de la bibliothèque Python RL est riche et diversifié, allant des kits d'outils modulaires de bas niveau pour les chercheurs d'algorithmes (par exemple, TF-Agents, Pytorch RL) à des cadres de haut niveau se concentrant sur la facilité d'utilisation et l'évolutivité (par exemple, STABLE BASELINES3, Ray Rllib, Coach). Le choix de la bonne bibliothèque dépend de facteurs tels que le backend d'apprentissage en profondeur préféré, l'échelle des tâches RL, le support d'algorithme souhaité et le niveau de personnalisation nécessaire. Ces bibliothèques autonomisent collectivement un large éventail de recherches et d'applications d'apprentissage par renforcement.
Cet aperçu complet couvre les bibliothèques Python primaires et largement utilisées pour l'apprentissage du renforcement ainsi que leurs fonctionnalités, algorithmes et cas d'utilisation typiques, fournissant une base solide à toute personne intéressée à appliquer des techniques RL.