Biblioteki Pythona do uczenia się ze wzmocnieniem

1. KerasRL:
- Opis: KerasRL to biblioteka do głębokiego uczenia się przez wzmacnianie, zbudowana na bazie biblioteki Keras do głębokiego uczenia się. Zapewnia zestaw interfejsów API wysokiego poziomu do budowania i szkolenia modeli uczenia się przez wzmacnianie. KerasRL zawiera implementacje popularnych algorytmów, takich jak metody Deep Q-Networks (DQN) i Actor-Critic[1] [3].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Zaimplementowane algorytmy obejmują DQN, DDPG, CDQN, CEM i Deep SARSA.
- Łatwy start: Kod jest dobrze skomentowany i łatwy do odczytania, co ułatwia jego zrozumienie i modyfikację.
- Łatwe podłączenie własnego środowiska: Nie jest niezależny od OpenAI Gym, więc w przypadku innych środowisk wymagane są modyfikacje.
- Łatwa modyfikacja agentów: Bardzo łatwe dodawanie nowych agentów.
- Społeczność i aktualizacje: Nie jest aktywnie utrzymywana.
- Obsługa Tensorboard: Nie zaimplementowano.
- Inne funkcje: Obejmuje system środowiska wektoryzowanego[4].

2. RL_Trener:
- Opis: RL_Coach to framework Python RL opracowany przez Intel AI Lab. Zawiera wiele najnowocześniejszych algorytmów i udostępnia łatwe w użyciu interfejsy API do eksperymentowania z nowymi algorytmami RL. Komponenty są modułowe, co ułatwia rozbudowę i ponowne wykorzystanie istniejących komponentów[1].
- Kryteria:
- Zaimplementowano najnowocześniejsze algorytmy RL: Zawiera szeroką gamę algorytmów, takich jak aktor-krytyk, ACER, klonowanie behawioralne i inne.
- Oficjalna dokumentacja i tutoriale: Dostępna jest pełna dokumentacja i cenne tutoriale.
- Czytelny kod: Kod jest kodem typu open source, ale brakuje mu komentarzy, co utrudnia dostosowywanie.
- Liczba obsługiwanych środowisk: Nie określono.
- Narzędzia do rejestrowania i śledzenia: Nie określono.
- Środowisko wektoryzowane: Nie określono.
- Regularne aktualizacje: Nie określono[1].

3. Siła Tensoru:
- Opis: Tensorforce to platforma do głębokiego uczenia się przez wzmacnianie oparta na TensorFlow. Zawiera jedną z najlepszych implementacji algorytmów RL[4].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Nie określono.
- Dobra dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Działa w Twoim własnym środowisku: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Regularne aktualizacje i aktywna społeczność: Nie określono.
- Obsługa Tensorboard: Nie określono.
- Inne funkcje: Nie określono[4].

4. Pyqlearning:
- Opis: Pyqlearning to biblioteka Pythona do implementowania uczenia się ze wzmocnieniem i głębokiego uczenia się ze wzmocnieniem, szczególnie dla Q-Learning, Deep Q-Network i Multi-agent Deep Q-Network. Można go zoptymalizować za pomocą modeli wyżarzania, takich jak wyżarzanie symulowane, wyżarzanie adaptacyjne symulowane i metoda kwantowa Monte Carlo[2].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Nie określono.
- Oficjalna dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Liczba obsługiwanych środowisk: Nie określono.
- Narzędzia do rejestrowania i śledzenia: Nie określono.
- Środowisko wektoryzowane: Nie określono.
- Regularne aktualizacje: Nie określono[2].

5. Stabilne linie bazowe:
- Opis: Stable Baselines to potężna biblioteka oferująca zbiór najnowocześniejszych algorytmów uczenia się przez wzmacnianie w języku Python. Jest zbudowany na bazie biblioteki OpenAI Gym i zapewnia prosty i łatwy w użyciu interfejs API do szkolenia i oceniania agentów uczenia się przez wzmacnianie[3].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Zawiera implementacje popularnych algorytmów, takich jak A2C, TRPO i PPO.
- Dobra dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Działa w Twoim własnym środowisku: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Regularne aktualizacje i aktywna społeczność: Nie określono.
- Obsługa Tensorboard: Nie określono.
- Inne funkcje: Nie określono[3].

6. Ray RLlib:
- Opis: Ray RLlib to biblioteka do uczenia się przez wzmacnianie zbudowana na bazie platformy przetwarzania rozproszonego Ray. Zapewnia kompleksowy zestaw interfejsów API do budowania i trenowania modeli uczenia się przez wzmacnianie, w tym obsługę uczenia rozproszonego i dostrajania hiperparametrów.
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Zawiera implementacje popularnych algorytmów, takich jak DQN, A3C i IMPALA.
- Dobra dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Działa w Twoim własnym środowisku: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Regularne aktualizacje i aktywna społeczność: Nie określono.
- Obsługa Tensorboard: Nie określono.
- Inne funkcje: Nie określono[3].

7. Dopamina:
- Opis: Dopamina to biblioteka uczenia się przez wzmacnianie opracowana przez Google. Został zaprojektowany, aby zapewnić elastyczną i łatwą w użyciu platformę do budowania i szkolenia agentów uczenia się przez wzmacnianie. Dopamina obejmuje implementacje popularnych algorytmów, takich jak DQN i C51, a także narzędzia do wizualizacji i analizowania eksperymentów związanych z uczeniem się przez wzmacnianie[3].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Zawiera implementacje popularnych algorytmów.
- Dobra dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Działa w Twoim własnym środowisku: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Regularne aktualizacje i aktywna społeczność: Nie określono.
- Obsługa Tensorboard: Nie określono.
- Inne funkcje: Nie określono[3].

8. RLkit:
- Opis: RLkit to biblioteka do uczenia się przez wzmacnianie opracowana przez laboratorium Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Jest zbudowany na bazie PyTorch i zapewnia zestaw interfejsów API wysokiego poziomu do budowania i szkolenia modeli uczenia się przez wzmacnianie. RLkit zawiera implementacje popularnych algorytmów, takich jak DDPG i SAC, a także narzędzia do wizualizacji i analizy wyników[3].
- Kryteria:
- Najnowocześniejsze metody RL: Zawiera implementacje popularnych algorytmów.
- Dobra dokumentacja i tutoriale: Nie określono.
- Działa w Twoim własnym środowisku: Nie określono.
- Kod czytelny: Nie określono.
- Regularne aktualizacje i aktywna społeczność: Nie określono.
- Obsługa Tensorboard: Nie określono.
- Inne funkcje: Nie określono[3].

Każda biblioteka ma swoje mocne i słabe strony, a wybór, której z nich użyć, zależy od konkretnych wymagań Twojego projektu. Na przykład, jeśli potrzebujesz biblioteki z szeroką gamą zaimplementowanych algorytmów, dobrym wyborem może być RL_Coach. Jeśli wolisz bibliotekę zbudowaną na bazie TensorFlow, odpowiedni może być Tensorforce. W przypadku biblioteki z prostym i łatwym w użyciu interfejsem API najlepszym rozwiązaniem może być Stable Baselines[1] [3] [4].