Bibliotecas Python para aprendizado de reforço

Os agentes do Tensorflow (TF-Agents) são uma biblioteca versátil e modular, construída no TensorFlow, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores construam agentes e ambientes de RL com flexibilidade. Ele suporta vários algoritmos populares de RL, como uma rede Q profunda (DQN), otimização de políticas proximais (PPO) e gradiente de política determinística profunda (DDPG). Aproveitando os gráficos computacionais e a diferenciação automática do TensorFlow, permite experimentação e implantação eficientes de soluções RL dentro do ecossistema Tensorflow.

O Openai Gym é uma das bibliotecas mais fundamentais para a experimentação de RL. Ele fornece uma API padronizada e um conjunto abrangente de ambientes de referência, incluindo problemas de controle clássicos, jogos de atari e simulações de robótica. O próprio ginásio se concentra nos ambientes e não implementa algoritmos RL, mas serve como uma plataforma essencial para testar e comparar algoritmos, fornecendo uma interface de ambiente consistente.

O estável Baselines3 se baseia na academia do Openai, oferecendo implementações de alta qualidade dos algoritmos RL de última geração. Ele suporta métodos amplamente utilizados, como PPO, DQN e ator-macio-crítico (SAC). Esta biblioteca oferece vantagens de usabilidade, como uma API consistente para treinamento e avaliação, suporte interno para economia de modelos, log e ajuste hiperparâmetro. É mantido ativamente e integra -se ao Pytorch, permitindo que os usuários personalizem arquiteturas de rede neural.

Ray Rllib é uma biblioteca RL escalável dentro da estrutura de computação distribuída de raio. Ele foi projetado para treinar agentes RL em conjuntos de dados em larga escala e em ambientes distribuídos. O Rllib suporta uma variedade de algoritmos, incluindo vantagem assíncrona ator-crítica (A3C), PPO e DQN. Seu principal recurso é o treinamento distribuído, que permite o treinamento em vários nós ou máquinas, aumentando a escalabilidade para projetos de nível empresarial ou grau de pesquisa.

Keras-RL integra a simplicidade de alto nível das Keras com os algoritmos RL. É fácil de usar para aqueles familiarizados com o aprendizado profundo em Keras e suporta algoritmos como DQN, DDPG e A3C. Os usuários podem facilmente personalizar redes neurais para suas tarefas de RL. Essa facilidade de uso torna o Keras-RL adequado para os profissionais que desejam experimentar o RL sem complexidade algorítmica extensa.

O Pytorch RL se concentra em alavancar os recursos de gráfico de computação dinâmica da Pytorch para o desenvolvimento da RL. Ele se beneficia com a flexibilidade e o amplo apoio da comunidade de Pytorch, tornando -o popular entre pesquisadores e desenvolvedores que preferem Pytorch como sua estrutura de aprendizado profundo. Esta biblioteca fornece um rico conjunto de algoritmos RL e documentação detalhada com tutoriais para facilitar a aprendizagem.

O Coach, desenvolvido pela Intel AI Lab, é uma estrutura abrangente de RL projetada para iniciantes e usuários avançados. Possui uma arquitetura modular e inclui implementações de numerosos algoritmos RL, como DQN, A3C, Trust Region Policy Optimization (TRPO) e muitos outros. O Coach fornece tutoriais e exemplos fáceis de seguir, apoiando o aprendizado prático e a aplicação prática da pesquisa de RL de ponta.

O Pyqlearning é um pacote Python especializado em reforço e aprendizado de reforço profundo, focando particularmente na família de métodos Q-Learning. É adequado para educação e experimentação, fornecendo uma abordagem passo a passo para a criação de modelos de RL, incluindo o Epsilon-Greedy Q-Learning, Boltzmann Q-Learning, Deep Q-Networks e outras técnicas fundamentais. Sua documentação é instrucional, tornando -a útil para os alunos.

O Chainerl é construído sobre a estrutura de aprendizado profundo da cadeia. É um pacote de RL fácil de usar, com bons materiais de aprendizado e ferramentas de visualização adicionais através do ChainRl-visualizador, o que ajuda a analisar e depurar o comportamento do agente. O pacote suporta uma variedade de algoritmos RL e é apropriado para aqueles que investem em cadeia como sua estrutura de aprendizagem profunda.

O ginásio é uma evolução da academia Openai, fornecendo uma interface moderna e mantida ativamente para ambientes de RL. Oferece APIs padronizadas e uma ampla gama de ambientes para o treinamento de agentes de RL. O ginásio é amplamente utilizado como um pacote básico por muitas outras bibliotecas de RL devido ao seu ecossistema abrangente de ambiente.

A Biblioteca RL oficial da Pytorch (Pytorch/RL) oferece estruturas modulares e primitivas para o desenvolvimento de algoritmos RL. Ele suporta casos avançados de uso, como aprendizado de reforço com feedback humano (RLHF) e treinamento agitado com ferramentas. Sua estreita integração com Pytorch permite flexibilidade e prototipagem rápida.

O Tensorforce é outra biblioteca RL focada em fornecer implementações flexíveis e fáceis de entender. Ele enfatiza clareza e reprodutibilidade, suportando vários algoritmos e ambientes de RL. O Tensorforce pode servir de base para aplicações de pesquisa e nível de produção.

O RLberry foi projetado para simplificar o desenvolvimento da RL, automatizando etapas padrão em treinamento e avaliação, permitindo que os desenvolvedores mais se concentrem no design e na experimentação. Ele suporta um equilíbrio entre facilidade de uso e configuração.

Vários fatores influenciam a escolha de uma biblioteca RL, incluindo o número de algoritmos de última geração implementados, qualidade e abrangência de documentação e tutoriais, ambientes suportados, recursos de registro e rastreamento, ambientes vetorizados ou paralelos para treinamento mais rápido e frequência de atualizações para manter as pesquisas com RL.

Abaixo estão os detalhes sobre algoritmos e recursos suportados por algumas bibliotecas RL proeminentes:

- Os agentes do TensorFlow suportam algoritmos como DQN, PPO e DDPG com um design modular ideal para usuários do TensorFlow.

- As linhas de base estável3 oferecem uma ampla seleção, incluindo PPO, DQN, A2C, SAC, TD3 com forte integração Pytorch.

- Ray Rllib inclui implementações escaláveis ​​de A3C, PPO, DQN e suporta treinamento distribuído.

-O treinador suporta ator-crítico, acer, clonagem comportamental, DQN inicial, DQN categórico, PPO cortado, DDPG, DQN duplo, Doding DQN, N-Step Q Learning, Controle episódico de neural, Otimização de Políticas Proximais, DQN de Rainbow.

- Keras-RL se concentra no DQN, DDPG e A3C, oferecendo simplicidade na implementação na estrutura de Keras.

- O Pyqlearning centra-se em variantes de Q-Learning, incluindo políticas de Epsilon Greedy e Boltzmann e métodos de reforço profundo.

- Cinerl e visualizador de cadeiarl facilitam o treinamento e a depuração de agentes com vários algoritmos populares de RL.

Muitas dessas bibliotecas também fornecem integração com ferramentas populares de registro e monitoramento, como Tensorboard e Netuno, permitindo que os profissionais rastreem experimentos e analisem o desempenho do agente de maneira eficaz. Além disso, ambientes vetorizados ou recursos de multiprocessamento em bibliotecas como linhas de base estáveis3 e Rllib aceleram significativamente o treinamento executando várias simulações em paralelo.

Em termos de usabilidade, a academia e o ginásio do Openai, sem oferecer algoritmos RL, são essenciais devido a seus ambientes diversos e amplamente utilizados, tornando -os uma base comum em muitos projetos de RL. Bibliotecas como estável Baselines3 e Coach atendem a iniciantes e especialistas, fornecendo APIs fáceis juntamente com a configuração profunda. Ray Rllib se destaca para implantações em larga escala e treinamento de RL distribuído.

As bibliotecas Python RL continuam evoluindo rapidamente, com atualizações frequentes que incorporam as mais recentes pesquisas e melhorias algorítmicas. Esse desenvolvimento contínuo garante que os profissionais tenham acesso a ferramentas de ponta para experimentação e implantação do mundo real em domínios como jogos, robótica, finanças e controle autônomo.

Em resumo, o cenário da biblioteca Python RL é rico e diversificado, variando de kits de ferramentas modulares de baixo nível para pesquisadores de algoritmo (por exemplo, TF-Agents, Pytorch RL) a estruturas de alto nível, foco na facilidade de uso e escalabilidade (por exemplo, estábulo de bastão 3, raio, rays). A escolha da biblioteca certa depende de fatores como back -end preferido de aprendizado profundo, escala de tarefas de RL, suporte de algoritmo desejado e nível de personalização necessário. Essas bibliotecas capacitam coletivamente um amplo espectro de pesquisa e aplicações de aprendizado de reforço.