Python-Bibliotheken für das Reinforcement-Lernen

1. KerasRL:
- Beschreibung: KerasRL ist eine Deep-Reinforcement-Learning-Bibliothek, die auf der Keras-Deep-Learning-Bibliothek aufbaut. Es bietet eine Reihe von High-Level-APIs zum Erstellen und Trainieren von Reinforcement-Learning-Modellen. KerasRL umfasst Implementierungen beliebter Algorithmen wie Deep Q-Networks (DQN) und Actor-Critic-Methoden[1][3].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Zu den implementierten Algorithmen gehören DQN, DDPG, CDQN, CEM und Deep SARSA.
- Einfach zu starten: Der Code ist gut kommentiert und leicht zu lesen, sodass er leicht zu verstehen und zu ändern ist.
- Einfache Einbindung Ihrer eigenen Umgebung: Nicht unabhängig von OpenAI Gym, daher sind für andere Umgebungen Modifikationen erforderlich.
- Einfaches Ändern der Agenten: Sehr einfach, neue Agenten hinzuzufügen.
- Community und Updates: Nicht aktiv gepflegt.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht implementiert.
- Weitere Funktionen: Enthält ein vektorisiertes Umgebungssystem[4].

2. RL_Coach:
- Beschreibung: RL_Coach ist ein Python-RL-Framework, das vom Intel AI Lab entwickelt wurde. Es enthält viele hochmoderne Algorithmen und stellt benutzerfreundliche APIs zum Experimentieren mit neuen RL-Algorithmen bereit. Die Komponenten sind modular aufgebaut, sodass bestehende Komponenten einfach erweitert und wiederverwendet werden können[1].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Algorithmen implementiert: Enthält eine breite Palette von Algorithmen wie Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning und mehr.
- Offizielle Dokumentation und Tutorials: Es stehen eine vollständige Dokumentation und wertvolle Tutorials zur Verfügung.
- Lesbarer Code: Der Code ist Open Source, es fehlen jedoch Kommentare, was die Anpassung schwierig macht.
- Anzahl der unterstützten Umgebungen: Nicht angegeben.
- Protokollierungs- und Tracking-Tools: Nicht angegeben.
- Vektorisierte Umgebung: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates: Nicht angegeben[1].

3. Tensorforce:
- Beschreibung: Tensorforce ist ein Deep-Reinforcement-Learning-Framework, das auf TensorFlow basiert. Es enthält eine der besten Implementierungen von RL-Algorithmen[4].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Nicht angegeben.
- Gute Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Funktioniert in Ihrer eigenen Umgebung: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates und aktive Community: Nicht angegeben.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht angegeben.
- Weitere Funktionen: Nicht angegeben[4].

4. Pyqlearning:
- Beschreibung: Pyqlearning ist eine Python-Bibliothek zur Implementierung von Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning, insbesondere für Q-Learning, Deep Q-Network und Multi-Agent Deep Q-Network. Es kann durch Annealing-Modelle wie Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing und die Quanten-Monte-Carlo-Methode[2] optimiert werden.
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Nicht angegeben.
- Offizielle Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Anzahl der unterstützten Umgebungen: Nicht angegeben.
- Protokollierungs- und Tracking-Tools: Nicht angegeben.
- Vektorisierte Umgebung: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates: Nicht angegeben[2].

5. Stabile Basislinien:
- Beschreibung: Stable Baselines ist eine leistungsstarke Bibliothek, die eine Sammlung modernster Reinforcement-Learning-Algorithmen in Python bietet. Es basiert auf der OpenAI Gym-Bibliothek und bietet eine einfache und benutzerfreundliche API für das Training und die Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten[3].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Enthält Implementierungen beliebter Algorithmen wie A2C, TRPO und PPO.
- Gute Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Funktioniert in Ihrer eigenen Umgebung: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates und aktive Community: Nicht angegeben.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht angegeben.
- Weitere Funktionen: Nicht angegeben[3].

6. Ray RLlib:
- Beschreibung: Ray RLlib ist eine Reinforcement-Learning-Bibliothek, die auf dem Ray Distributed Computing Framework aufbaut. Es bietet einen umfassenden Satz von APIs zum Erstellen und Trainieren von Reinforcement-Learning-Modellen, einschließlich Unterstützung für verteiltes Training und Hyperparameter-Tuning[3].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Enthält Implementierungen beliebter Algorithmen wie DQN, A3C und IMPALA.
- Gute Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Funktioniert in Ihrer eigenen Umgebung: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates und aktive Community: Nicht angegeben.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht angegeben.
- Weitere Funktionen: Nicht angegeben[3].

7. Dopamin:
- Beschreibung: Dopamin ist eine von Google entwickelte Bibliothek für verstärktes Lernen. Es soll ein flexibles und benutzerfreundliches Framework für die Erstellung und Schulung von Reinforcement-Learning-Agenten bieten. Dopamin umfasst Implementierungen beliebter Algorithmen wie DQN und C51 sowie Tools zur Visualisierung und Analyse Ihrer Reinforcement-Learning-Experimente[3].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Enthält Implementierungen beliebter Algorithmen.
- Gute Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Funktioniert in Ihrer eigenen Umgebung: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates und aktive Community: Nicht angegeben.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht angegeben.
- Weitere Funktionen: Nicht angegeben[3].

8. RLkit:
- Beschreibung: RLkit ist eine Reinforcement-Learning-Bibliothek, die vom Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab entwickelt wurde. Es basiert auf PyTorch und bietet eine Reihe von High-Level-APIs zum Erstellen und Trainieren von Reinforcement-Learning-Modellen. RLkit umfasst Implementierungen beliebter Algorithmen wie DDPG und SAC sowie Tools zur Visualisierung und Analyse Ihrer Ergebnisse[3].
- Kriterien:
- Hochmoderne RL-Methoden: Enthält Implementierungen beliebter Algorithmen.
- Gute Dokumentation und Tutorials: Nicht angegeben.
- Funktioniert in Ihrer eigenen Umgebung: Nicht angegeben.
- Lesbarer Code: Nicht angegeben.
- Regelmäßige Updates und aktive Community: Nicht angegeben.
- Tensorboard-Unterstützung: Nicht angegeben.
- Weitere Funktionen: Nicht angegeben[3].

Jede Bibliothek hat ihre Stärken und Schwächen und die Wahl der zu verwendenden Bibliothek hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab. Wenn Sie beispielsweise eine Bibliothek mit einer breiten Palette implementierter Algorithmen benötigen, ist RL_Coach möglicherweise eine gute Wahl. Wenn Sie eine auf TensorFlow basierende Bibliothek bevorzugen, könnte Tensorforce geeignet sein. Für eine Bibliothek mit einer einfachen und benutzerfreundlichen API sind Stable Baselines möglicherweise die beste Option[1][3][4].