Python-bibliotek för förstärkningsinlärning

1. KerasRL:
- Beskrivning: KerasRL är ett djupförstärkande lärandebibliotek byggt ovanpå Keras djupinlärningsbibliotek. Den tillhandahåller en uppsättning API:er på hög nivå för att bygga och träna inlärningsmodeller för förstärkning. KerasRL inkluderar implementeringar av populära algoritmer som Deep Q-Networks (DQN) och Actor-Critic-metoder[1][3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Implementerade algoritmer inkluderar DQN, DDPG, CDQN, CEM och Deep SARSA.
- Lätt att starta: Koden är välkommenterad och lätt att läsa, vilket gör den enkel att förstå och ändra.
- Lätt att koppla in din egen miljö: Inte agnostiskt för OpenAI Gym, så modifieringar krävs för andra miljöer.
- Lätt att ändra agenterna: Mycket lätt att lägga till nya agenter.
- Community och uppdateringar: Underhålls inte aktivt.
- Tensorboard-stöd: Inte implementerat.
- Andra funktioner: Inkluderar ett vektoriserat miljösystem[4].

2. RL_Coach:
- Beskrivning: RL_Coach är ett Python RL-ramverk utvecklat av Intel AI Lab. Den innehåller många toppmoderna algoritmer och exponerar lättanvända API:er för att experimentera med nya RL-algoritmer. Komponenterna är modulära, vilket gör det enkelt att utöka och återanvända befintliga komponenter[1].
- Kriterier:
- State of the art RL-algoritmer implementerade: Inkluderar ett brett utbud av algoritmer som Actor-Critic, ACER, Behavioral Cloning och mer.
- Officiell dokumentation och tutorials: Komplett dokumentation och värdefulla tutorials finns tillgängliga.
- Läsbar kod: Koden är öppen källkod men saknar kommentarer, vilket gör anpassningen utmanande.
- Antal miljöer som stöds: Ej specificerat.
- Loggnings- och spårningsverktyg: Ej specificerat.
- Vektoriserad miljö: Ej specificerat.
- Regelbundna uppdateringar: Ej specificerat[1].

3. Tensorkraft:
- Beskrivning: Tensorforce är ett ramverk för djup förstärkning som bygger på TensorFlow. Den innehåller en av de bästa implementeringarna av RL-algoritmer[4].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ej specificerat.
- Bra dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Fungerar i din egen miljö: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Regelbundna uppdateringar och aktiv community: Ej specificerat.
- Tensorboard-stöd: Ej specificerat.
- Andra funktioner: Ej specificerat[4].

4. Pyqlearning:
- Beskrivning: Pyqlearning är ett Python-bibliotek för att implementera Reinforcement Learning och Deep Reinforcement Learning, speciellt för Q-Learning, Deep Q-Network och Multi-agent Deep Q-Network. Den kan optimeras med glödgningsmodeller som simulerad glödgning, adaptiv simulerad glödgning och Quantum Monte Carlo-metoden[2].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Ej specificerat.
- Officiell dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Antal miljöer som stöds: Ej specificerat.
- Loggnings- och spårningsverktyg: Ej specificerat.
- Vektoriserad miljö: Ej specificerat.
- Regelbundna uppdateringar: Ej specificerat[2].

5. Stabla baslinjer:
- Beskrivning: Stable Baselines är ett kraftfullt bibliotek som erbjuder en samling toppmoderna förstärkningsinlärningsalgoritmer i Python. Det är byggt ovanpå OpenAI Gym-biblioteket och tillhandahåller ett enkelt och lättanvänt API för att träna och utvärdera förstärkningsinlärningsagenter[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderar implementeringar av populära algoritmer som A2C, TRPO och PPO.
- Bra dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Fungerar i din egen miljö: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Regelbundna uppdateringar och aktiv community: Ej specificerat.
- Tensorboard-stöd: Ej specificerat.
- Andra funktioner: Ej specificerat[3].

6. Ray RLlib:
- Beskrivning: Ray RLlib är ett förstärkningsinlärningsbibliotek byggt ovanpå Rays distribuerade datorramverk. Den tillhandahåller en omfattande uppsättning API:er för att bygga och träna förstärkningsinlärningsmodeller, inklusive stöd för distribuerad träning och hyperparameterjustering[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderar implementeringar av populära algoritmer som DQN, A3C och IMPALA.
- Bra dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Fungerar i din egen miljö: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Regelbundna uppdateringar och aktiv community: Ej specificerat.
- Tensorboard-stöd: Ej specificerat.
- Andra funktioner: Ej specificerat[3].

7. Dopamin:
- Beskrivning: Dopamin är ett bibliotek för förstärkning av lärande som utvecklats av Google. Den är utformad för att tillhandahålla ett flexibelt och lättanvänt ramverk för att bygga och träna förstärkningsinlärningsagenter. Dopamin inkluderar implementeringar av populära algoritmer som DQN och C51, samt verktyg för att visualisera och analysera dina förstärkningsinlärningsexperiment[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderar implementeringar av populära algoritmer.
- Bra dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Fungerar i din egen miljö: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Regelbundna uppdateringar och aktiv community: Ej specificerat.
- Tensorboard-stöd: Ej specificerat.
- Andra funktioner: Ej specificerat[3].

8. RLkit:
- Beskrivning: RLkit är ett förstärkande lärandebibliotek utvecklat av Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR) Lab. Den är byggd ovanpå PyTorch och tillhandahåller en uppsättning API:er på hög nivå för att bygga och träna förstärkningsinlärningsmodeller. RLkit inkluderar implementeringar av populära algoritmer som DDPG och SAC, samt verktyg för att visualisera och analysera dina resultat[3].
- Kriterier:
- State of the art RL-metoder: Inkluderar implementeringar av populära algoritmer.
- Bra dokumentation och handledning: Ej specificerat.
- Fungerar i din egen miljö: Ej specificerat.
- Läsbar kod: Ej specificerad.
- Regelbundna uppdateringar och aktiv community: Ej specificerat.
- Tensorboard-stöd: Ej specificerat.
- Andra funktioner: Ej specificerat[3].

Varje bibliotek har sina styrkor och svagheter, och valet av vilket som ska användas beror på de specifika kraven för ditt projekt. Om du till exempel behöver ett bibliotek med ett brett utbud av implementerade algoritmer kan RL_Coach vara ett bra val. Om du föredrar ett bibliotek byggt ovanpå TensorFlow kan Tensorforce vara lämpligt. För ett bibliotek med ett enkelt och lättanvänt API kan Stable Baselines vara det bästa alternativet[1][3][4].