Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Biblioteki Pythona do nauki wzmocnienia


Biblioteki Pythona do nauki wzmocnienia


Python oferuje bogaty ekosystem bibliotek zaprojektowany specjalnie do uczenia się wzmocnienia (RL), obsługujący szereg użytkowników, od początkujących po zaawansowanych badaczy. Biblioteki te zapewniają narzędzia, ramy i środowiska do opracowywania, szkolenia i testowania algorytmów RL, wspierając zarówno fundamentalne uczenia się, jak i rzeczywiste aplikacje.

Tensorflow Agents (TF-Agents) to wszechstronna i modułowa biblioteka zbudowana na tensorflow, umożliwiając badaczom i programistom budowanie agentów i środowisk RL z elastycznością. Obsługuje wiele popularnych algorytmów RL, takich jak Deep Q-Network (DQN), optymalizacja zasad proksymalnej (PPO) i głęboki gradient polityki deterministycznej (DDPG). Wykorzystując wykresy obliczeniowe Tensorflow i automatyczne różnicowanie, umożliwia wydajne eksperymenty i wdrażanie roztworów RL w ekosystemie tensorflow.

Openai Gym jest jedną z najbardziej fundamentalnych bibliotek do eksperymentów RL. Zapewnia znormalizowany interfejs API i kompleksowy zestaw środowisk porównawczych, w tym klasyczne problemy kontrolne, gry Atari i symulacje robotyki. Sama siłownia koncentruje się na środowiskach i nie wdraża algorytmów RL, ale służy jako niezbędna platforma do testowania i porównywania algorytmów poprzez zapewnienie spójnego interfejsu środowiska.

Stable Baseleines3 opiera się na siłowni Openai, oferując wysokiej jakości wdrożenia najnowocześniejszych algorytmów RL. Obsługuje szeroko stosowane metody, takie jak PPO, DQN i miękki aktor-krytyk (SAC). Ta biblioteka oferuje zalety użyteczności, takie jak spójny interfejs API do szkolenia i oceny, wbudowane wsparcie oszczędzania modeli, rejestrowania i strojenia hiperparametrów. Jest aktywnie utrzymywany i integruje się z Pytorch, umożliwiając użytkownikom dostosowanie architektur sieci neuronowych.

Ray Rllib to skalowalna biblioteka RL w ramach rozproszonych obliczeń Ray. Jest przeznaczony do szkolenia agentów RL na dużych zestawach danych i środowiskach rozproszonych. RLLIB obsługuje szereg algorytmów, w tym asynchroniczną przewagę aktora-krytyczną (A3C), PPO i DQN. Jego kluczową cechą jest szkolenie rozproszone, które pozwala na szkolenie w wielu węzłach lub maszynach, zwiększenie skalowalności dla projektów na poziomie korporacyjnym lub badawczym.

KERAS-RL integruje prostotę na wysokim poziomie kerów z algorytmami RL. Jest przyjazny dla użytkowników dla osób znających głębokie uczenie się w rogach i obsługuje algorytmy takie jak DQN, DDPG i A3C. Użytkownicy mogą łatwo dostosowywać sieci neuronowe do swoich zadań RL. Ta łatwość użytkowania sprawia, że ​​keras-RL odpowiednia dla praktyków, którzy chcą eksperymentować z RL bez obszernej złożoności algorytmicznej.

Pytorch RL koncentruje się na wykorzystaniu dynamicznych możliwości wykresu obliczeń Pytorch do rozwoju RL. Korzysta z elastyczności Pytorcha i szerokiego wsparcia społeczności, dzięki czemu jest popularny wśród badaczy i programistów, którzy wolą Pytorcha jako ramy głębokiego uczenia się. Ta biblioteka zawiera bogaty zestaw algorytmów RL i szczegółową dokumentację z samouczkami w celu ułatwienia uczenia się.

Coach, opracowany przez Intel AI Lab, to kompleksowe ramy RL zaprojektowane zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników. Zawiera modułową architekturę i obejmuje implementacje wielu algorytmów RL, takich jak DQN, A3C, Optymalizacja polityki regionu powierniczego (TRPO) i wiele innych. Coach zapewnia łatwe do naśladowania samouczki i przykłady, wspierając praktyczne uczenie się i praktyczne zastosowanie najnowocześniejszych badań RL.

Pyqlearning to pakiet Python specjalizujący się w wzmocnieniu i głębokim uczeniu się wzmocnienia, szczególnie koncentrując się na rodzinie metod Q-Learning. Jest odpowiedni do edukacji i eksperymentów, zapewniając krok po kroku podejście do budowania modeli RL, w tym Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks i innych technik podstawowych. Jego dokumentacja jest instruktażowa, co czyni ją przydatną dla uczniów.

Chainerrl jest zbudowany na ramach głębokiego uczenia się Chainera. Jest to łatwy w użyciu pakiet RL z dobrymi materiałami do nauki i dodatkowymi narzędziami do wizualizacji za pośrednictwem Chainerrl-Visualizer, który pomaga analizować i debugować zachowanie agenta. Pakiet obsługuje różne algorytmy RL i jest odpowiednie dla osób zainwestowanych w łańcuch jako ich ramy głębokiego uczenia się.

Gymnazum to ewolucja siłowni Openai, zapewniając nowoczesny i aktywnie utrzymany interfejs dla środowisk RL. Oferuje znormalizowane interfejsy API i szeroki zakres środowisk dla szkolenia agentów RL. Gimnazjum jest szeroko stosowane jako pakiet podstawowy przez wiele innych bibliotek RL ze względu na kompleksowy ekosystem środowiska.

Oficjalna biblioteka RL Pytorch (Pytorch/RL) oferuje modułowe i pierwotne struktury do opracowywania algorytmów RL. Obsługuje zaawansowane przypadki użycia, takie jak uczenie się wzmocnienia z ludzką informacją zwrotną (RLHF) i szkolenie narzędzi. Jego ścisła integracja z Pytorch umożliwia elastyczność i szybkie prototypowanie.

Tensorforce to kolejna biblioteka RL skoncentrowana na zapewnieniu elastycznych i łatwych do zrozumienia implementacji. Podkreśla jasność i odtwarzalność, obsługując wiele algorytmów i środowisk RL. Tensorforce może służyć jako podstawa zarówno zastosowań badawczych, jak i produkcyjnych.

Rlberry został zaprojektowany w celu uproszczenia rozwoju RL poprzez automatyzację standardowych kroków w szkoleniu i ocenie, umożliwiając programistom więcej czasu na skupienie się na projektowaniu i eksperymencie. Obsługuje równowagę między łatwością użytkowania a konfiguracją.

Kilka czynników wpływa na wybór biblioteki RL, w tym liczba najnowocześniejszych algorytmów zaimplementowanych, jakość i kompleksowość dokumentacji i samouczków, obsługiwane środowiska, możliwości rejestrowania i śledzenia, wektoryzowane lub równoległe środowiska w celu szybszego szkolenia oraz częstotliwość aktualizacji w celu utrzymania tempa z przebiegami badań RL.

Poniżej znajdują się szczegóły dotyczące algorytmów i funkcji obsługiwanych przez niektóre wybitne biblioteki RL:

- Agenci tensorflow obsługują algorytmy takie jak DQN, PPO i DDPG z modułową konstrukcją idealną dla użytkowników tensorflow.

- Stabilne linie bazowe3 oferuje szeroki wybór, w tym PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 z silną integracją Pytorcha.

- Ray Rllib obejmuje skalowalne implementacje A3C, PPO, DQN i obsługuje szkolenie rozproszone.

-Coach wspiera aktora-krytykę, acer, klonowanie behawioralne, DQN, kategoryczne DQN, przycięte PPO, DDPG, Double DQN, Dueling DQN, N-Step Q uczenie się, kontrola epizodyczna neuronowa, optymalizacja polityki proksymalnej, Rainbow DQN, miękki aktor-Critic, TD3 i więcej.

- Keras-RL koncentruje się na DQN, DDPG i A3C, oferując prostotę w realizacji w ramach KERAS.

- Pyqlearning koncentruje się na wariantach Q-learning, w tym polityce Epsilon Chciwości i Boltzmanna oraz metod głębokiego wzmocnienia.

- Chainerrl i Chainerrl-Visualizer ułatwiają szkolenie i debugowanie agentów za pomocą wielu popularnych algorytmów RL.

Wiele z tych bibliotek zapewnia również integrację z popularnymi narzędziami rejestrowania i monitorowania, takimi jak Tensorboard i Neptune, umożliwiając praktykom śledzenie eksperymentów i skuteczne analizowanie wydajności agentów. Ponadto wektoryzowane środowiska lub funkcje wieloprocesowe w bibliotekach, takie jak stabilne linie bazowe3 i RLLIB, znacznie przyspieszają trening, prowadząc wiele symulacji równolegle.

Jeśli chodzi o użyteczność, Openai Gym i Gymnasium, choć nie oferują samych algorytmów RL, są niezbędne ze względu na ich różnorodne i szeroko stosowane środowiska, co czyni je wspólnym fundamentem w wielu projektach RL. Biblioteki takie jak Stable BaseLines3 i trener zaspokajają zarówno początkujących, jak i ekspertów, zapewniając łatwe interfejsy API wraz z głęboką konfiguracją. Ray Rllib wyróżnia się wdrożeniami na dużą skalę i rozproszonego szkolenia RL.

Biblioteki Python RL nadal szybko ewoluują z częstymi aktualizacjami obejmującymi najnowsze badania i ulepszenia algorytmiczne. Ten ciągły rozwój zapewnia, że ​​praktykujący mają dostęp do najnowocześniejszych narzędzi do eksperymentów i wdrażania świata rzeczywistego w różnych domenach, jak gry, robotyka, finanse i kontrola autonomiczna.

Podsumowując, krajobraz biblioteki Python RL jest bogaty i zróżnicowany, od modułowych narzędzi modułowych niskiego poziomu dla badaczy algorytmu (np. TF-Agents, Pytorch RL) po frameworki na wysokim poziomie skupiając się na łatwości użycia i skalowalności (np., Stabilne basele3, Ray Rlib, trener). Wybór odpowiedniej biblioteki zależy od czynników takich jak preferowane zaplecza głębokiego uczenia się, skala zadań RL, pożądane wsparcie algorytmu i potrzebny poziom dostosowywania. Biblioteki te łącznie wzmacniają szerokie spektrum badań i zastosowań uczenia się wzmocnienia.

Ten kompleksowy przegląd obejmuje podstawowe i szeroko stosowane biblioteki Pythona do uczenia się wzmocnienia wraz z ich funkcjami, algorytmami i typowymi przypadkami użycia, zapewniając solidne podstawy dla wszystkich zainteresowanych zastosowaniem technik RL.