Python은 강화 학습 (RL)을 위해 특별히 설계된 풍부한 라이브러리 생태계를 제공하여 초보자부터 고급 연구원에 이르기까지 다양한 사용자를 수용합니다. 이 라이브러리는 RL 알고리즘을 개발, 훈련 및 테스트 할 수있는 도구, 프레임 워크 및 환경을 제공하여 기초 학습 및 실제 응용 프로그램을 지원합니다.
텐서 플로우 에이전트 (TF-Agents)는 텐서 플로우를 기반으로하는 다목적 및 모듈 식 라이브러리로 연구원과 개발자가 유연하게 RL 에이전트와 환경을 구축 할 수 있습니다. DEP Q-NETWORK (DQN), 근위 정책 최적화 (PPO) 및 DDPG (Deep Dealinistic Policy Gradient)와 같은 여러 인기있는 RL 알고리즘을 지원합니다. Tensorflow의 계산 그래프 및 자동 차별화를 활용하여 Tensorflow 생태계 내에서 RL 솔루션의 효율적인 실험 및 배포를 가능하게합니다.
Openai Gym은 RL 실험을위한 가장 기본적인 라이브러리 중 하나입니다. 표준화 된 API 및 클래식 제어 문제, ATARI 게임 및 로봇 시뮬레이션을 포함한 포괄적 인 벤치 마크 환경 제품군을 제공합니다. 체육관 자체는 환경에 중점을두고 RL 알고리즘을 구현하지는 않지만 일관된 환경 인터페이스를 제공하여 알고리즘 테스트 및 비교를위한 필수 플랫폼 역할을합니다.
안정적인 BaseLines3은 최첨단 RL 알고리즘의 고품질 구현을 제공하여 OpenAI 체육관을 기반으로합니다. PPO, DQN 및 소프트 액터 크리치 (SAC)와 같은 널리 사용되는 방법을 지원합니다. 이 라이브러리는 교육 및 평가를위한 일관된 API, 모델 저장, 로깅 및 하이퍼 파라미터 튜닝에 대한 내장 지원과 같은 유용성 이점을 제공합니다. Pytorch와 적극적으로 유지되고 통합되어 사용자가 신경망 아키텍처를 사용자 정의 할 수 있습니다.
Ray Rllib은 Ray Distributed Computing Framework 내의 확장 가능한 RL 라이브러리입니다. 대규모 데이터 세트 및 분산 환경에서 RL 에이전트를 교육하도록 설계되었습니다. Rllib은 비동기 우위 액터 크리치 (A3C), PPO 및 DQN을 포함한 다양한 알고리즘을 지원합니다. 주요 기능은 여러 노드 또는 기계에 대한 교육을 제공하여 기업 수준 또는 연구 등급 프로젝트의 확장 성을 향상시키는 분산 교육입니다.
Keras-RL은 Keras의 높은 수준의 단순성을 RL 알고리즘과 통합합니다. Keras의 딥 러닝에 익숙한 사람들에게는 사용자 친화적이며 DQN, DDPG 및 A3C와 같은 알고리즘을 지원합니다. 사용자는 RL 작업을 위해 신경망을 쉽게 사용자 정의 할 수 있습니다. 이러한 사용 편의성으로 인해 Keras-RL은 광범위한 알고리즘 복잡성없이 RL을 실험하려는 실무자에게 적합합니다.
Pytorch RL은 RL 개발을위한 Pytorch의 동적 계산 그래프 기능을 활용하는 데 중점을 둡니다. 그것은 Pytorch의 유연성과 광범위한 커뮤니티 지원의 이점으로 인해 Pytorch를 딥 러닝 프레임 워크로 선호하는 연구원과 개발자들 사이에서 인기가 있습니다. 이 라이브러리는 풍부한 RL 알고리즘 세트와 학습의 용이성을위한 자습서와 함께 자세한 문서를 제공합니다.
Intel AI Lab이 개발 한 Coach는 초보자와 고급 사용자 모두를 위해 설계된 포괄적 인 RL 프레임 워크입니다. 모듈 식 아키텍처를 특징으로하며 DQN, A3C, Trust Region Policy Optimization (TRPO) 및 기타 여러 RL 알고리즘의 구현을 포함합니다. 코치는 팔로우하기 쉬운 튜토리얼 및 예제를 제공하며 실습 학습을 지원하고 최첨단 RL 연구의 실질적인 적용을 제공합니다.
Pyqlearning은 강화 및 심층 강화 학습에 특화된 Python 패키지, 특히 Q- 러닝 방법 패키지입니다. 교육 및 실험에 적합하여 Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks 및 기타 기본 기술을 포함한 RL 모델 구축에 대한 단계별 접근 방식을 제공합니다. 문서는 교육적이므로 학습자에게 유용합니다.
ChainerRl은 Chainer 딥 러닝 프레임 워크를 기반으로합니다. ChainErrl-visualizer를 통한 우수한 학습 자료와 추가 시각화 도구가있는 사용하기 쉬운 RL 패키지로, 에이전트 동작을 분석하고 디버그하는 데 도움이됩니다. 이 패키지는 다양한 RL 알고리즘을 지원하며 딥 러닝 프레임 워크로 Chainer에 투자 한 사람들에게 적합합니다.
Gymnasium은 Openai Gym의 진화로 RL 환경에 현대적이고 적극적으로 유지되는 인터페이스를 제공합니다. 표준화 된 API와 RL 에이전트를 훈련하기위한 광범위한 환경을 제공합니다. 체육관은 포괄적 인 환경 생태계로 인해 다른 많은 RL 라이브러리에서 기본 패키지로 광범위하게 사용됩니다.
Pytorch의 공식 RL 라이브러리 (Pytorch/RL)는 RL 알고리즘 개발을위한 모듈 식 및 원시 최신 구조를 제공합니다. 인간 피드백 (RLHF)을 통한 강화 학습 (RLHF) 및 공구 구축 교육과 같은 고급 사용 사례를 지원합니다. Pytorch와의 긴밀한 통합으로 유연성과 빠른 프로토 타이핑이 가능합니다.
Tensorforce는 유연하고 이해하기 쉬운 구현을 제공하는 데 중점을 둔 또 다른 RL 라이브러리입니다. 다양한 RL 알고리즘 및 환경을 지원하는 명확성과 재현성을 강조합니다. Tensorforce는 연구 및 생산 수준의 응용 프로그램의 기초가 될 수 있습니다.
RLBerry는 교육 및 평가의 표준 단계를 자동화하여 RL 개발을 단순화하도록 설계되어 개발자가 설계 및 실험에 더 집중할 수있는 시간을 더 많이 제공 할 수 있습니다. 사용 편의성과 구성 성 사이의 균형을 지원합니다.
구현 된 최첨단 알고리즘의 수, 문서 및 튜토리얼의 품질 및 포괄적 성, 지원되는 환경, 로깅 및 추적 기능, 더 빠른 교육을위한 벡터화 또는 병렬 환경, RL 연구 발전에 맞게 업데이트 빈도를 포함하여 RL 라이브러리의 선택에 영향을 미칩니다.
다음은 알고리즘 및 일부 유명한 RL 라이브러리에서 지원하는 기능에 관한 세부 사항입니다.
- Tensorflow 에이전트는 DQN, PPO 및 DDPG와 같은 알고리즘을 지원합니다.
-Stable BaseLines3은 강력한 Pytorch 통합을 갖춘 PPO, DQN, A2C, SAC, TD3을 포함한 광범위한 선택을 제공합니다.
-Ray Rllib에는 A3C, PPO, DQN의 확장 가능한 구현이 포함되어 있으며 분산 교육을 지원합니다.
-코치는 액터 크리티컬, 에이커, 행동 클로닝, 부트 스트랩 된 DQN, 범주 형 DQN, 클리핑 PPO, DDPG, 이중 DQN, 결투 DQN, N-Step Q 학습, 신경 에피소드 제어, 근위 정책 최적화, Rainbow DQN, Soft Actor-Critic, TD3 등을 지원합니다.
-Keras-RL은 DQN, DDPG 및 A3C에 중점을 두어 Keras 프레임 워크 내에서 구현에 간단합니다.
-Pyqlearning은 Epsilon Greedy 및 Boltzmann 정책, 심층 강화 방법을 포함한 Q- 러닝 변형을 중심으로합니다.
- ChainerRl 및 ChainErrl-visualizer는 여러 인기있는 RL 알고리즘으로 에이전트 훈련 및 디버깅을 용이하게합니다.
이러한 라이브러리 중 다수는 또한 Tensorboard 및 Neptune과 같은 인기있는 로깅 및 모니터링 도구와 통합을 제공하여 실무자가 실험을 추적하고 에이전트 성능을 효과적으로 분석 할 수 있도록합니다. 또한, 안정적인 기준선 3 및 rllib와 같은 라이브러리에서 벡터 화 된 환경 또는 다중 프로세싱 기능은 여러 시뮬레이션을 병렬로 실행하여 훈련을 상당히 가속화합니다.
유용성 측면에서, Openai Gym과 Gymnasium은 RL 알고리즘 자체를 제공하지 않지만 다양하고 널리 사용되는 환경으로 인해 필수적이며 많은 RL 프로젝트에서 일반적인 기초가됩니다. 안정적인 BaseLines3 및 코치와 같은 도서관은 깊은 구성 성과 쉬운 API를 제공하여 초보자와 전문가 모두에게 제공됩니다. Ray Rllib은 대규모 배치 및 배포 된 RL 교육을 위해 두드러집니다.
Python RL 라이브러리는 최신 연구 및 알고리즘 개선을 통합 한 빈번한 업데이트로 빠르게 발전하고 있습니다. 이 지속적인 개발은 실무자들이 게임, 로봇 공학, 금융 및 자율 제어와 같은 도메인에서 실험 및 실제 배포를위한 최첨단 도구에 액세스 할 수 있도록합니다.
요약하면, Python RL 라이브러리 환경은 풍부하고 다양하며, 알고리즘 연구자 (예 : TF-Agents, Pytorch RL)에 대한 저수준 모듈 식 툴킷에서 사용 편의성 및 확장성에 중점을 둔 고급 프레임 워크에 이르기까지 (예 : 안정 기준 3, Ray Rllib, Coach). 올바른 라이브러리를 선택하면 선호하는 딥 러닝 백엔드, RL 작업 규모, 원하는 알고리즘 지원 및 필요한 사용자 정의 수준과 같은 요소에 따라 다릅니다. 이 라이브러리는 전체적으로 광범위한 강화 학습 연구 및 응용 프로그램을 강화합니다.
이 포괄적 인 개요는 기능, 알고리즘 및 전형적인 사용 사례와 함께 강화 학습을위한 기본 및 널리 사용되는 Python 라이브러리를 포함하여 RL 기술을 적용하는 데 관심이있는 모든 사람에게 견고한 기반을 제공합니다.