Python-biblioteker for forsterkende læring

1. KerasRL:
- Beskrivelse: KerasRL er et dypforsterkende læringsbibliotek bygget på toppen av Keras dyplæringsbibliotek. Den gir et sett med API-er på høyt nivå for å bygge og trene forsterkende læringsmodeller. KerasRL inkluderer implementeringer av populære algoritmer som Deep Q-Networks (DQN) og Actor-Critic-metoder[1][3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Implementerte algoritmer inkluderer DQN, DDPG, CDQN, CEM og Deep SARSA.
- Enkel å starte: Koden er godt kommentert og lett å lese, noe som gjør den enkel å forstå og endre.
- Lett å koble til ditt eget miljø: Ikke agnostisk for OpenAI Gym, så modifikasjoner kreves for andre miljøer.
- Enkelt å endre agentene: Veldig enkelt å legge til nye agenter.
- Fellesskap og oppdateringer: Ikke aktivt vedlikeholdt.
- Tensorboard-støtte: Ikke implementert.
- Andre funksjoner: Inkluderer et vektorisert miljøsystem[4].

2. RL_Coach:
- Beskrivelse: RL_Coach er et Python RL-rammeverk utviklet av Intel AI Lab. Den inneholder mange toppmoderne algoritmer og viser brukervennlige API-er for eksperimentering med nye RL-algoritmer. Komponentene er modulære, noe som gjør det enkelt å utvide og gjenbruke eksisterende komponenter[1].
- Kriterier:
- State of the art RL-algoritmer implementert: Inkluderer et bredt spekter av algoritmer som Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning og mer.
- Offisiell dokumentasjon og opplæringsprogrammer: Fullstendig dokumentasjon og verdifulle opplæringsprogrammer er tilgjengelig.
- Lesbar kode: Koden er åpen kildekode, men mangler kommentarer, noe som gjør tilpasning utfordrende.
- Antall støttede miljøer: Ikke spesifisert.
- Logge- og sporingsverktøy: Ikke spesifisert.
- Vektorisert miljø: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer: Ikke spesifisert[1].

3. Tensorkraft:
- Beskrivelse: Tensorforce er et læringsrammeverk for dyp forsterkning basert på TensorFlow. Den inkluderer en av de beste implementeringene av RL-algoritmer[4].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ikke spesifisert.
- God dokumentasjon og tutorials: Ikke spesifisert.
- Fungerer i ditt eget miljø: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer og aktivt fellesskap: Ikke spesifisert.
- Tensorboard-støtte: Ikke spesifisert.
- Andre funksjoner: Ikke spesifisert[4].

4. Pyqlearning:
- Beskrivelse: Pyqlearning er et Python-bibliotek for implementering av Reinforcement Learning og Deep Reinforcement Learning, spesielt for Q-Learning, Deep Q-Network og Multi-agent Deep Q-Network. Den kan optimaliseres av Annealing-modeller som Simulated Annealing, Adaptive Simulated Annealing og Quantum Monte Carlo Method[2].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ikke spesifisert.
- Offisiell dokumentasjon og opplæringsprogrammer: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Antall støttede miljøer: Ikke spesifisert.
- Logge- og sporingsverktøy: Ikke spesifisert.
- Vektorisert miljø: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer: Ikke spesifisert[2].

5. Stabile basislinjer:
- Beskrivelse: Stable Baselines er et kraftig bibliotek som tilbyr en samling av toppmoderne forsterkningslæringsalgoritmer i Python. Den er bygget på toppen av OpenAI Gym-biblioteket og gir en enkel og brukervennlig API for trening og evaluering av forsterkningslæringsagenter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer av populære algoritmer som A2C, TRPO og PPO.
- God dokumentasjon og tutorials: Ikke spesifisert.
- Fungerer i ditt eget miljø: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer og aktivt fellesskap: Ikke spesifisert.
- Tensorboard-støtte: Ikke spesifisert.
- Andre funksjoner: Ikke spesifisert[3].

6. Ray RLlib:
- Beskrivelse: Ray RLlib er et forsterkende læringsbibliotek bygget på toppen av Ray-distribuert databehandlingsrammeverk. Den gir et omfattende sett med APIer for å bygge og trene forsterkende læringsmodeller, inkludert støtte for distribuert trening og hyperparameterinnstilling[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer av populære algoritmer som DQN, A3C og IMPALA.
- God dokumentasjon og tutorials: Ikke spesifisert.
- Fungerer i ditt eget miljø: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer og aktivt fellesskap: Ikke spesifisert.
- Tensorboard-støtte: Ikke spesifisert.
- Andre funksjoner: Ikke spesifisert[3].

7. Dopamin:
- Beskrivelse: Dopamin er et forsterkende læringsbibliotek utviklet av Google. Den er designet for å gi et fleksibelt og brukervennlig rammeverk for å bygge og trene forsterkende læringsagenter. Dopamin inkluderer implementeringer av populære algoritmer som DQN og C51, samt verktøy for å visualisere og analysere dine forsterkende læringseksperimenter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer av populære algoritmer.
- God dokumentasjon og tutorials: Ikke spesifisert.
- Fungerer i ditt eget miljø: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer og aktivt fellesskap: Ikke spesifisert.
- Tensorboard-støtte: Ikke spesifisert.
- Andre funksjoner: Ikke spesifisert[3].

8. RLkit:
- Beskrivelse: RLkit er et forsterkende læringsbibliotek utviklet av Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab. Den er bygget på toppen av PyTorch og gir et sett med API-er på høyt nivå for å bygge og trene forsterkende læringsmodeller. RLkit inkluderer implementeringer av populære algoritmer som DDPG og SAC, samt verktøy for å visualisere og analysere resultatene dine[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderer implementeringer av populære algoritmer.
- God dokumentasjon og tutorials: Ikke spesifisert.
- Fungerer i ditt eget miljø: Ikke spesifisert.
- Lesbar kode: Ikke spesifisert.
- Vanlige oppdateringer og aktivt fellesskap: Ikke spesifisert.
- Tensorboard-støtte: Ikke spesifisert.
- Andre funksjoner: Ikke spesifisert[3].

Hvert bibliotek har sine styrker og svakheter, og valget av hvilket du skal bruke avhenger av de spesifikke kravene til prosjektet ditt. Hvis du for eksempel trenger et bibliotek med et bredt spekter av implementerte algoritmer, kan RL_Coach være et godt valg. Hvis du foretrekker et bibliotek bygget på toppen av TensorFlow, kan Tensorforce være passende. For et bibliotek med en enkel og brukervennlig API, kan Stable Baselines være det beste alternativet[1][3][4].