Библиотеки Python для обучения с подкреплением

1. КерасРЛ:
- Описание: KerasRL — это библиотека глубокого обучения с подкреплением, созданная на основе библиотеки глубокого обучения Keras. Он предоставляет набор API-интерфейсов высокого уровня для создания и обучения моделей обучения с подкреплением. KerasRL включает реализации популярных алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQN) и методы Actor-Critic[1][3].
- Критерии:
- Современные методы RL: реализованные алгоритмы включают DQN, DDPG, CDQN, CEM и Deep SARSA.
- Легко начать: код хорошо прокомментирован и легко читается, что упрощает его понимание и изменение.
- Легко подключить собственную среду: не зависит от OpenAI Gym, поэтому для других сред требуются модификации.
- Легко изменять агентов: Очень легко добавлять новых агентов.
- Сообщество и обновления: Активно не поддерживается.
- Поддержка Tensorboard: не реализовано.
- Другие функции: включает векторизованную систему окружения[4].

2. RL_Coach:
- Описание: RL_Coach — это платформа Python RL, разработанная Intel AI Lab. Он содержит множество современных алгоритмов и предоставляет простые в использовании API для экспериментов с новыми алгоритмами RL. Компоненты являются модульными, что позволяет легко расширять и повторно использовать существующие компоненты[1].
- Критерии:
- Реализованы современные алгоритмы RL: включает широкий спектр алгоритмов, таких как актер-критик, ACER, поведенческое клонирование и другие.
- Официальная документация и учебные пособия: доступна полная документация и ценные учебные пособия.
- Читаемый код: код имеет открытый исходный код, но в нем отсутствуют комментарии, что затрудняет настройку.
- Количество поддерживаемых сред: не указано.
- Инструменты регистрации и отслеживания: не указано.
- Векторизованная среда: не указано.
- Регулярные обновления: не указано[1].

3. Тензорная сила:
- Описание: Tensorforce — это платформа глубокого обучения с подкреплением, основанная на TensorFlow. Он включает в себя одну из лучших реализаций алгоритмов RL[4].
- Критерии:
- Современные методы RL: Не указано.
- Хорошая документация и учебные пособия: не указано.
- Работает в вашей среде: не указано.
- Разборчивый код: Не указано.
- Регулярные обновления и активное сообщество: не указано.
- Поддержка тензорной доски: не указано.
- Другие функции: Не указано[4].

4. Pyqlearning:
- Описание: Pyqlearning — это библиотека Python для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением, особенно для Q-Learning, Deep Q-Network и Multi-Agent Deep Q-Network. Его можно оптимизировать с помощью моделей отжига, таких как имитация отжига, адаптивная имитация отжига и квантовый метод Монте-Карло [2].
- Критерии:
- Современные методы RL: Не указано.
- Официальная документация и учебные пособия: не указано.
- Читаемый код: Не указано.
- Количество поддерживаемых сред: не указано.
- Инструменты регистрации и отслеживания: не указано.
- Векторизованная среда: не указано.
- Регулярные обновления: не указано[2].

5. Стабильные базовые показатели:
- Описание: Stable Baselines — это мощная библиотека, предлагающая коллекцию современных алгоритмов обучения с подкреплением на Python. Он построен на основе библиотеки OpenAI Gym и предоставляет простой и удобный API для обучения и оценки агентов обучения с подкреплением[3].
- Критерии:
- Современные методы RL. Включает реализации популярных алгоритмов, таких как A2C, TRPO и PPO.
- Хорошая документация и учебные пособия: не указано.
- Работает в вашей среде: не указано.
- Разборчивый код: Не указано.
- Регулярные обновления и активное сообщество: не указано.
- Поддержка тензорной доски: не указано.
- Другие функции: Не указано[3].

6. Рэй РЛлиб:
- Описание: Ray RLlib — это библиотека обучения с подкреплением, созданная на основе платформы распределенных вычислений Ray. Он предоставляет полный набор API-интерфейсов для построения и обучения моделей обучения с подкреплением, включая поддержку распределенного обучения и настройки гиперпараметров[3].
- Критерии:
- Современные методы RL. Включает реализации популярных алгоритмов, таких как DQN, A3C и IMPALA.
- Хорошая документация и учебные пособия: не указано.
- Работает в вашей среде: не указано.
- Разборчивый код: Не указано.
- Регулярные обновления и активное сообщество: не указано.
- Поддержка тензорной доски: не указано.
- Другие функции: Не указано[3].

7. Дофамин:
- Описание: Дофамин — это библиотека обучения с подкреплением, разработанная Google. Он предназначен для обеспечения гибкой и простой в использовании среды для создания и обучения агентов обучения с подкреплением. Дофамин включает в себя реализации популярных алгоритмов, таких как DQN и C51, а также инструменты для визуализации и анализа ваших экспериментов по обучению с подкреплением[3].
- Критерии:
- Современные методы RL: включают реализации популярных алгоритмов.
- Хорошая документация и учебные пособия: не указано.
- Работает в вашей среде: не указано.
- Разборчивый код: Не указано.
- Регулярные обновления и активное сообщество: Не указано.
- Поддержка тензорной доски: не указано.
- Другие функции: Не указано[3].

8. RLkit:
- Описание: RLkit — это библиотека обучения с подкреплением, разработанная Лабораторией исследований искусственного интеллекта Беркли (BAIR). Он построен на основе PyTorch и предоставляет набор API-интерфейсов высокого уровня для создания и обучения моделей обучения с подкреплением. RLkit включает реализации популярных алгоритмов, таких как DDPG и SAC, а также инструменты для визуализации и анализа результатов[3].
- Критерии:
- Современные методы RL: включают реализации популярных алгоритмов.
- Хорошая документация и учебные пособия: не указано.
- Работает в вашей среде: не указано.
- Разборчивый код: Не указано.
- Регулярные обновления и активное сообщество: не указано.
- Поддержка тензорной доски: не указано.
- Другие функции: Не указано[3].

Каждая библиотека имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор того, какую из них использовать, зависит от конкретных требований вашего проекта. Например, если вам нужна библиотека с широким набором реализованных алгоритмов, RL_Coach может быть хорошим выбором. Если вы предпочитаете библиотеку, построенную на основе TensorFlow, вам подойдет Tensorforce. Для библиотеки с простым и удобным в использовании API Stable Baselines может быть лучшим вариантом[1][3][4].