Biblioteci Python pentru învățare prin întărire

1. KerasRL:
- Descriere: KerasRL este o bibliotecă de învățare de întărire profundă construită pe deasupra bibliotecii de învățare profundă Keras. Acesta oferă un set de API-uri de nivel înalt pentru construirea și antrenamentul modelelor de învățare prin consolidare. KerasRL include implementări ale algoritmilor populari precum Deep Q-Networks (DQN) și metodele Actor-Critic[1][3].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: algoritmii implementați includ DQN, DDPG, CDQN, CEM și Deep SARSA.
- Ușor de pornit: codul este bine comentat și ușor de citit, făcându-l ușor de înțeles și modificat.
- Ușor de conectat la propriul mediu: nu este agnostic pentru OpenAI Gym, deci sunt necesare modificări pentru alte medii.
- Ușor de modificat agenții: Foarte ușor de adăugat agenți noi.
- Comunitate și actualizări: nu este întreținut în mod activ.
- Suport pentru placă tensor: Nu este implementat.
- Alte caracteristici: Include un sistem de mediu vectorizat[4].

2. RL_Coach:
- Descriere: RL_Coach este un framework Python RL dezvoltat de Intel AI Lab. Conține mulți algoritmi de ultimă generație și expune API-uri ușor de utilizat pentru experimentarea cu noi algoritmi RL. Componentele sunt modulare, ceea ce facilitează extinderea și reutilizarea componentelor existente[1].
- Criterii:
- Algoritmi RL de ultimă generație implementați: include o gamă largă de algoritmi, cum ar fi Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning și multe altele.
- Documentație și tutoriale oficiale: sunt disponibile documentație completă și tutoriale valoroase.
- Cod care poate fi citit: codul este open source, dar nu are comentarii, ceea ce face ca personalizarea să fie dificilă.
- Numărul de medii acceptate: Nespecificat.
- Instrumente de înregistrare și urmărire: Nespecificat.
- Mediu vectorizat: Nu este specificat.
- Actualizări regulate: Nespecificat[1].

3. Tensorforce:
- Descriere: Tensorforce este un cadru de învățare de întărire profundă bazat pe TensorFlow. Include una dintre cele mai bune implementări ale algoritmilor RL[4].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: Nespecificat.
- Documentație bună și tutoriale: Nu este specificat.
- Funcționează în propriul mediu: Nu este specificat.
- Cod lizibil: Nespecificat.
- Actualizări regulate și comunitate activă: Nu este specificat.
- Suport placă tensor: Nespecificat.
- Alte caracteristici: Nespecificat[4].

4. Pyqlearning:
- Descriere: Pyqlearning este o bibliotecă Python pentru implementarea Învățării prin consolidare și Învățare prin consolidare profundă, în special pentru Q-Learning, Deep Q-Network și Multi-agent Deep Q-Network. Poate fi optimizat prin modele de recoacere, cum ar fi Recoacere simulată, Recoacere simulată adaptivă și Metoda Monte Carlo cuantică[2].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: Nespecificat.
- Documentație oficială și tutoriale: Nespecificat.
- Cod lizibil: Nu este specificat.
- Numărul de medii acceptate: Nespecificat.
- Instrumente de înregistrare și urmărire: Nespecificat.
- Mediu vectorizat: Nu este specificat.
- Actualizări regulate: Nespecificat[2].

5. Linii de bază stabile:
- Descriere: Stable Baselines este o bibliotecă puternică care oferă o colecție de algoritmi de învățare de întărire de ultimă generație în Python. Este construit pe baza bibliotecii OpenAI Gym și oferă un API simplu și ușor de utilizat pentru antrenarea și evaluarea agenților de învățare prin întărire[3].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: include implementări ale algoritmilor populari precum A2C, TRPO și PPO.
- Documentație bună și tutoriale: Nu este specificat.
- Funcționează în propriul mediu: Nu este specificat.
- Cod lizibil: Nespecificat.
- Actualizări regulate și comunitate activă: Nu este specificat.
- Suport placă tensor: Nespecificat.
- Alte caracteristici: Nespecificat[3].

6. Ray RLlib:
- Descriere: Ray RLlib este o bibliotecă de învățare prin consolidare construită pe baza cadrului de calcul distribuit Ray. Oferă un set cuprinzător de API-uri pentru construirea și antrenamentul modelelor de învățare de întărire, inclusiv suport pentru instruire distribuită și reglarea hiperparametrilor[3].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: include implementări ale algoritmilor populari precum DQN, A3C și IMPALA.
- Documentație bună și tutoriale: Nu este specificat.
- Funcționează în propriul mediu: Nu este specificat.
- Cod lizibil: Nespecificat.
- Actualizări regulate și comunitate activă: Nu este specificat.
- Suport placă tensor: Nespecificat.
- Alte caracteristici: Nespecificat[3].

7. Dopamina:
- Descriere: Dopamine este o bibliotecă de învățare prin întărire dezvoltată de Google. Este conceput pentru a oferi un cadru flexibil și ușor de utilizat pentru construirea și formarea agenților de învățare de întărire. Dopamina include implementări ale algoritmilor populari precum DQN și C51, precum și instrumente pentru vizualizarea și analiza experimentelor de învățare de întărire[3].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: Include implementări ale algoritmilor populari.
- Documentație bună și tutoriale: Nu este specificat.
- Funcționează în propriul mediu: Nu este specificat.
- Cod lizibil: Nespecificat.
- Actualizări regulate și comunitate activă: Nu este specificat.
- Suport placă tensor: Nespecificat.
- Alte caracteristici: Nespecificat[3].

8. RLkit:
- Descriere: RLkit este o bibliotecă de învățare prin consolidare dezvoltată de Laboratorul Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR). Este construit pe PyTorch și oferă un set de API-uri de nivel înalt pentru construirea și formarea modelelor de învățare de întărire. RLkit include implementări ale algoritmilor populari precum DDPG și SAC, precum și instrumente pentru vizualizarea și analiza rezultatelor dvs.[3].
- Criterii:
- Metode RL de ultimă generație: Include implementări ale algoritmilor populari.
- Documentație bună și tutoriale: Nu este specificat.
- Funcționează în propriul mediu: Nu este specificat.
- Cod lizibil: Nespecificat.
- Actualizări regulate și comunitate activă: Nu este specificat.
- Suport placă tensor: Nespecificat.
- Alte caracteristici: Nespecificat[3].

Fiecare bibliotecă are punctele sale forte și punctele slabe, iar alegerea pe care să o folosești depinde de cerințele specifice ale proiectului tău. De exemplu, dacă aveți nevoie de o bibliotecă cu o gamă largă de algoritmi implementați, RL_Coach ar putea fi o alegere bună. Dacă preferați o bibliotecă construită pe TensorFlow, Tensorforce ar putea fi potrivită. Pentru o bibliotecă cu un API simplu și ușor de utilizat, Stable Baselines ar putea fi cea mai bună opțiune[1][3][4].