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.