Βιβλιοθήκες Python για Ενισχυτική μάθηση

1. KerasRL:
- Περιγραφή: Η KerasRL είναι μια βιβλιοθήκη εκμάθησης βαθιάς ενίσχυσης που έχει δημιουργηθεί πάνω από τη βιβλιοθήκη βαθιάς εκμάθησης Keras. Παρέχει ένα σύνολο API υψηλού επιπέδου για τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων μάθησης ενίσχυσης. Το KerasRL περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων όπως οι μέθοδοι Deep Q-Networks (DQN) και Actor-Critic[1][3].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Οι αλγόριθμοι που εφαρμόστηκαν περιλαμβάνουν DQN, DDPG, CDQN, CEM και Deep SARSA.
- Εύκολη εκκίνηση: Ο κώδικας είναι καλά σχολιασμένος και ευανάγνωστος, καθιστώντας τον απλό στην κατανόηση και την τροποποίηση.
- Εύκολο να συνδέσετε το δικό σας περιβάλλον: Δεν είναι αγνωστικιστικό για το OpenAI Gym, επομένως απαιτούνται τροποποιήσεις για άλλα περιβάλλοντα.
- Εύκολη τροποποίηση των πρακτόρων: Πολύ εύκολη η προσθήκη νέων πρακτόρων.
- Κοινότητα και ενημερώσεις: Δεν διατηρείται ενεργά.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν εφαρμόζεται.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Περιλαμβάνει ένα διανυσματικό σύστημα περιβάλλοντος[4].

2. RL_Coach:
- Περιγραφή: Το RL_Coach είναι ένα πλαίσιο Python RL που αναπτύχθηκε από την Intel AI Lab. Περιέχει πολλούς αλγόριθμους τελευταίας τεχνολογίας και εκθέτει εύχρηστα API για πειραματισμό με νέους αλγόριθμους RL. Τα στοιχεία είναι αρθρωτά, καθιστώντας εύκολη την επέκταση και την επαναχρησιμοποίηση υπαρχόντων στοιχείων[1].
- Κριτήρια:
- Υλοποιημένοι αλγόριθμοι τελευταίας τεχνολογίας RL: Περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα αλγορίθμων όπως Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning και άλλα.
- Επίσημη τεκμηρίωση και σεμινάρια: Διατίθεται πλήρης τεκμηρίωση και πολύτιμα σεμινάρια.
- Αναγνώσιμος κώδικας: Ο κώδικας είναι ανοιχτού κώδικα, αλλά δεν έχει σχόλια, γεγονός που καθιστά την προσαρμογή δύσκολη.
- Αριθμός υποστηριζόμενων περιβαλλόντων: Δεν έχει καθοριστεί.
- Εργαλεία καταγραφής και παρακολούθησης: Δεν έχει καθοριστεί.
- Διανυσματικό περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις: Δεν έχει καθοριστεί[1].

3. Tensorforce:
- Περιγραφή: Το Tensorforce είναι ένα πλαίσιο εκμάθησης βαθιάς ενίσχυσης που βασίζεται στο TensorFlow. Περιλαμβάνει μία από τις καλύτερες υλοποιήσεις αλγορίθμων RL[4].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Δεν καθορίζεται.
- Καλή τεκμηρίωση και σεμινάρια: Δεν προσδιορίζεται.
- Λειτουργεί στο δικό σας περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Κωδικός ευανάγνωστος: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις και ενεργή κοινότητα: Δεν έχει καθοριστεί.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν έχει καθοριστεί.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Δεν έχει καθοριστεί[4].

4. Pyqlearning:
- Περιγραφή: Το Pyqlearning είναι μια βιβλιοθήκη Python για την υλοποίηση της Ενισχυτικής Μάθησης και της Εκμάθησης Βαθιάς Ενίσχυσης, ειδικά για το Q-Learning, το Deep Q-Network και το Multi-agent Deep Q-Network. Μπορεί να βελτιστοποιηθεί με μοντέλα ανόπτησης όπως προσομοίωση ανόπτησης, προσαρμοστική προσομοίωση ανόπτησης και κβαντική μέθοδος Monte Carlo[2].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Δεν καθορίζεται.
- Επίσημη τεκμηρίωση και σεμινάρια: Δεν προσδιορίζεται.
- Κωδικός αναγνώσιμος: Δεν καθορίζεται.
- Αριθμός υποστηριζόμενων περιβαλλόντων: Δεν έχει καθοριστεί.
- Εργαλεία καταγραφής και παρακολούθησης: Δεν έχει καθοριστεί.
- Διανυσματικό περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις: Δεν έχει καθοριστεί[2].

5. Σταθερές Βασικές Γραμμές:
- Περιγραφή: Το Stable Baselines είναι μια ισχυρή βιβλιοθήκη που προσφέρει μια συλλογή από υπερσύγχρονους αλγόριθμους μάθησης ενίσχυσης στην Python. Είναι χτισμένο πάνω στη βιβλιοθήκη OpenAI Gym και παρέχει ένα απλό και εύχρηστο API για εκπαίδευση και αξιολόγηση παραγόντων ενίσχυσης μάθησης[3].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων όπως A2C, TRPO και PPO.
- Καλή τεκμηρίωση και σεμινάρια: Δεν προσδιορίζεται.
- Λειτουργεί στο δικό σας περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Κωδικός ευανάγνωστος: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις και ενεργή κοινότητα: Δεν έχει καθοριστεί.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν έχει καθοριστεί.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Δεν έχει καθοριστεί[3].

6. Ray RLlib:
- Περιγραφή: Το Ray RLlib είναι μια βιβλιοθήκη ενισχυτικής εκμάθησης που χτίστηκε πάνω από το κατανεμημένο υπολογιστικό πλαίσιο Ray. Παρέχει ένα ολοκληρωμένο σύνολο API για τη δημιουργία και την κατάρτιση μοντέλων μάθησης ενίσχυσης, συμπεριλαμβανομένης της υποστήριξης για κατανεμημένη εκπαίδευση και συντονισμό υπερπαραμέτρων[3].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων όπως DQN, A3C και IMPALA.
- Καλή τεκμηρίωση και σεμινάρια: Δεν προσδιορίζεται.
- Λειτουργεί στο δικό σας περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Κωδικός ευανάγνωστος: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις και ενεργή κοινότητα: Δεν έχει καθοριστεί.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν έχει καθοριστεί.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Δεν έχει καθοριστεί[3].

7. Ντοπαμίνη:
- Περιγραφή: Η ντοπαμίνη είναι μια βιβλιοθήκη ενισχυτικής μάθησης που αναπτύχθηκε από την Google. Έχει σχεδιαστεί για να παρέχει ένα ευέλικτο και εύχρηστο πλαίσιο για την οικοδόμηση και την εκπαίδευση πρακτόρων μάθησης ενίσχυσης. Η ντοπαμίνη περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων όπως ο DQN και ο C51, καθώς και εργαλεία για την οπτικοποίηση και την ανάλυση των πειραμάτων σας ενισχυτικής μάθησης[3].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων.
- Καλή τεκμηρίωση και μαθήματα: Δεν προσδιορίζεται.
- Λειτουργεί στο δικό σας περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Κωδικός ευανάγνωστος: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις και ενεργή κοινότητα: Δεν έχει καθοριστεί.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν έχει καθοριστεί.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Δεν έχει καθοριστεί[3].

8. RLkit:
- Περιγραφή: Το RLkit είναι μια βιβλιοθήκη ενισχυτικής μάθησης που αναπτύχθηκε από το Εργαστήριο Έρευνας Τεχνητής Νοημοσύνης του Μπέρκλεϋ (BAIR). Είναι χτισμένο πάνω στο PyTorch και παρέχει ένα σύνολο API υψηλού επιπέδου για τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων μάθησης ενίσχυσης. Το RLkit περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων όπως DDPG και SAC, καθώς και εργαλεία για την οπτικοποίηση και την ανάλυση των αποτελεσμάτων σας[3].
- Κριτήρια:
- Σύγχρονες μέθοδοι RL: Περιλαμβάνει υλοποιήσεις δημοφιλών αλγορίθμων.
- Καλή τεκμηρίωση και σεμινάρια: Δεν προσδιορίζεται.
- Λειτουργεί στο δικό σας περιβάλλον: Δεν καθορίζεται.
- Κωδικός ευανάγνωστος: Δεν καθορίζεται.
- Τακτικές ενημερώσεις και ενεργή κοινότητα: Δεν έχει καθοριστεί.
- Υποστήριξη Tensorboard: Δεν καθορίζεται.
- Άλλα χαρακτηριστικά: Δεν έχει καθοριστεί[3].

Κάθε βιβλιοθήκη έχει τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία της και η επιλογή του ποια θα χρησιμοποιηθεί εξαρτάται από τις συγκεκριμένες απαιτήσεις του έργου σας. Για παράδειγμα, εάν χρειάζεστε μια βιβλιοθήκη με ένα ευρύ φάσμα εφαρμοζόμενων αλγορίθμων, το RL_Coach μπορεί να είναι μια καλή επιλογή. Εάν προτιμάτε μια βιβλιοθήκη χτισμένη πάνω από το TensorFlow, το Tensorforce θα μπορούσε να είναι κατάλληλο. Για μια βιβλιοθήκη με ένα απλό και εύχρηστο API, το Stable Baselines μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή[1][3][4].