Biblioteche Python per l'apprendimento del rinforzo

Tensorflow Agents (TF-Agents) è una libreria versatile e modulare costruita su Tensorflow, che consente a ricercatori e sviluppatori di costruire agenti e ambienti RL con flessibilità. Supporta più algoritmi RL popolari come Deep Q-Network (DQN), ottimizzazione politica prossimale (PPO) e gradiente di politica deterministica profonda (DDPG). Sfruttando i grafici computazionali di TensorFlow e la differenziazione automatica, consente una sperimentazione efficiente e la distribuzione di soluzioni RL all'interno dell'ecosistema TensorFlow.

Openi Gym è una delle biblioteche più fondamentali per la sperimentazione RL. Fornisce un'API standardizzata e una suite completa di ambienti di riferimento, tra cui problemi di controllo classici, giochi Atari e simulazioni di robotica. La stessa palestra si concentra su ambienti e non implementa algoritmi RL, ma funge da piattaforma essenziale per testare e confrontare gli algoritmi fornendo un'interfaccia ambientale coerente.

Baselines stabile3 si basa sulla palestra Openi offrendo implementazioni di alta qualità di algoritmi RL all'avanguardia. Supporta metodi ampiamente usati come PPO, DQN e attore morbido-critico (SAC). Questa biblioteca offre vantaggi di usabilità come un'API coerente per la formazione e la valutazione, il supporto integrato per il salvataggio di modelli, la registrazione e la messa a punto iperparametro. Viene attivamente mantenuto e si integra con Pytorch, consentendo agli utenti di personalizzare le architetture di rete neurale.

Ray Rllib è una libreria RL scalabile all'interno del framework di calcolo distribuito Ray. È progettato per la formazione di agenti RL su set di dati su larga scala e attraverso ambienti distribuiti. RLLIB supporta una serie di algoritmi tra cui Actor-Critic (A3C), PPO e DQN. La sua caratteristica chiave è la formazione distribuita, che consente la formazione su più nodi o macchine, migliorando la scalabilità per i progetti a livello aziendale o di ricerca.

Keras-RL integra la semplicità di alto livello di cheras con algoritmi RL. È user-friendly per coloro che hanno familiarità con Deep Learning in Keras e supporta algoritmi come DQN, DDPG e A3C. Gli utenti possono facilmente personalizzare le reti neurali per le loro attività RL. Questa facilità d'uso rende Keras-RL adatto ai praticanti che desiderano sperimentare RL senza una vasta complessità algoritmica.

Pytorch RL si concentra sulla sfruttamento delle capacità del grafico di calcolo dinamico di Pytorch per lo sviluppo di RL. Beneficia della flessibilità di Pytorch e del vasto supporto comunitario, rendendolo popolare tra ricercatori e sviluppatori che preferiscono Pytorch come il loro quadro di apprendimento profondo. Questa biblioteca fornisce un ricco set di algoritmi RL e documentazione dettagliata con tutorial per facilitare l'apprendimento.

Coach, sviluppato da Intel AI Lab, è un framework RL completo progettato sia per i principianti che per gli utenti avanzati. Presenta un'architettura modulare e include implementazioni di numerosi algoritmi RL come DQN, A3C, Trust Region Policy Optimization (TRPO) e molti altri. Coach fornisce tutorial ed esempi facili da seguire, supportando l'apprendimento pratico e l'applicazione pratica della ricerca RL all'avanguardia.

Pyqlearning è un pacchetto Python specializzato nel rinforzo e nell'apprendimento di rinforzo profondo, in particolare concentrandosi sulla famiglia di metodi Q-Learning. È adatto per l'istruzione e la sperimentazione, fornendo un approccio passo-passo per la costruzione di modelli RL, tra cui Q-Learning-Greedy-Learning di Epsilon, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks e altre tecniche di base. La sua documentazione è didattica, rendendolo utile per gli studenti.

ChainderRL è costruito sul quadro Deep Learning. È un pacchetto RL di facile utilizzo con buoni materiali di apprendimento e ulteriori strumenti di visualizzazione attraverso il Visualizzatore di catene, che aiuta ad analizzare e debug dell'agente. Il pacchetto supporta una varietà di algoritmi RL ed è appropriato per quelli investiti in Chainder come quadro di apprendimento profondo.

Gymnasium è un'evoluzione della palestra Openai, che fornisce un'interfaccia moderna e attivamente mantenuta per gli ambienti RL. Offre API standardizzate e una vasta gamma di ambienti per la formazione di agenti RL. La palestra è ampiamente utilizzata come pacchetto di base da molte altre librerie RL grazie al suo ecosistema ambientale completo.

La Biblioteca RL ufficiale di Pytorch (Pytorch/RL) offre strutture modulari e primitive per lo sviluppo di algoritmi RL. Supporta casi d'uso avanzati come l'apprendimento del rinforzo con il feedback umano (RLHF) e la formazione assistita da strumenti. La sua stretta integrazione con Pytorch consente flessibilità e prototipazione rapida.

TensorForce è un'altra libreria RL focalizzata sulla fornitura di implementazioni flessibili e di facile comprensione. Sottolinea la chiarezza e la riproducibilità, supportando più algoritmi e ambienti RL. TensorForce può fungere da base per applicazioni a livello di ricerca e di produzione.

Rlberry è progettato per semplificare lo sviluppo di RL automatizzando i passaggi standard nella formazione e nella valutazione, consentendo agli sviluppatori più tempo di concentrarsi sulla progettazione e sulla sperimentazione. It supports a balance between ease-of-use and configurability.

Diversi fattori influenzano la scelta di una libreria RL, tra cui il numero di algoritmi all'avanguardia implementati, la qualità e la completezza di documentazione e tutorial, ambienti supportati, capacità di registrazione e monitoraggio, ambienti vettoriali o paralleli per una formazione più rapida e frequenza di aggiornamenti per mantenere il ritmo con i progressi della ricerca RL.

Di seguito sono riportati i dettagli relativi agli algoritmi e alle funzionalità supportate da alcune importanti librerie RL:

- Gli agenti Tensorflow supporta algoritmi come DQN, PPO e DDPG con un design modulare ideale per gli utenti di Tensorflow.

- Baselines stabile3 offre un'ampia selezione tra cui PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 con una forte integrazione di Pytorch.

- Ray Rllib include implementazioni scalabili di A3C, PPO, DQN e supporta la formazione distribuita.

-L'allenatore supporta l'attore-critico, Acer, clonazione comportamentale, DQN bootstrap, DQN categorico, PPO ritagliato, DDPG, doppio DQN, DQN duello, apprendimento N-Step Q, controllo episodico neurale, ottimizzazione della politica prossimale, rainbow DQN, attore soft-critic, TD3 e altro.

- Keras-RL si concentra su DQN, DDPG e A3C, offrendo semplicità nell'implementazione all'interno di Keras Framework.

- Pyqlearning si concentra sulle varianti di Q-Learning, comprese le politiche di Epsilon Greedy e Boltzmann e metodi di rinforzo profondi.

- ChainderRL e COAPERRL-Visualizzatore facilitano la formazione e il debug degli agenti con più algoritmi RL più popolari.

Molte di queste librerie forniscono anche integrazione con strumenti di registrazione e monitoraggio popolari come Tensorboard e Nettuno, consentendo ai professionisti di tenere traccia degli esperimenti e analizzare le prestazioni degli agenti in modo efficace. Inoltre, ambienti vettoriali o funzionalità multiprocessing in librerie come Baselines 3 e RLLIB accelerano significativamente la formazione eseguendo più simulazioni in parallelo.

In termini di usabilità, la palestra e la palestra di Openai, pur non offrono algoritmi RL stessi, sono essenziali per i loro ambienti diversi e ampiamente usati rendendoli una base comune in molti progetti RL. Libraries come Baselines 3 e Coach si rivolgono sia ai principianti che agli esperti fornendo API facili insieme a una profonda configurabilità. Ray Rllib si distingue per distribuzioni su larga scala e addestramento RL distribuito.

Le biblioteche Python RL continuano a evolversi rapidamente con aggiornamenti frequenti che incorporano le ultime ricerche e miglioramenti algoritmici. Questo sviluppo in corso garantisce che i professionisti abbiano accesso a strumenti all'avanguardia per la sperimentazione e l'implementazione del mondo reale in domini come giochi, robotica, finanza e controllo autonomo.

In sintesi, il paesaggio della Biblioteca RL Python è ricco e diversificato, che va da toolkit modulari di basso livello per i ricercatori di algoritmo (ad es. Agenti TF, Pytorch RL) a framework di alto livello focalizzati sulla facilità d'uso e sulla scalabilità (ad esempio, baseline stabili3, ray rllib, coach). La scelta della biblioteca giusta dipende da fattori come il backend di apprendimento profondo preferito, la scala delle attività RL, il supporto dell'algoritmo desiderato e il livello di personalizzazione necessari. Queste biblioteche consentono collettivamente un ampio spettro di ricerche e applicazioni per l'apprendimento del rinforzo.